KDST

안녕하세요 고려대학교 KDST 연구실 석사과정 강민수입니다. 2022년 9월 22일 세미나 내용을 간략히 요약해드리겠습니다. Deep neural network는 보통 dataset에 존재하는 spurious correlation에 기반해서 prediction을 하는 경우가 많다고 합니다. 쉽게 말하면 ground truth라고 알고있는 대상을 보지 않고 correlated된 다른 feature를 기반으로 하는 경우가 많다는 것이죠. 이러한 것은 unbiased data distribution환경에서 generalization에 실패하는 경우도 많았기에 이러한 문제를 다뤘던 기존의 approach들이 있었다고 합니다. 흔히 생각해볼 수 있는 것은 pre-defined된 bias attribute를 통해서..

안녕하세요 인턴 김준수입니다. 2022년 9월 22일 세미나 내용을 간략히 요약해드리겠습니다. 일반적인 컴퓨터는 exponential complexitiy를 가지는 문제들을 푸는데 한계가 존재하고, 이를 양자컴퓨팅을 통해 극복할 수 있습니다. 양자컴퓨팅은 기존의 정보단위인 bit대신 quantum bit (qubit)를 사용하고, 양자역학의 2가지 특성인 superposition과 entanglement를 이용합니다. superposition은 qubit 하나가 0또는 1의 상태를 동시에 가질 수 있음을 의미하고, entanglement는 서로 다른 큐빗들이 서로의 state에 간섭할 수 있음을 뜻합니다. 위 두가지 특성을 통해 여러가지 문제를 efficient하게 풀 수 있는데, 예를 들면 주어진 함수..