[20220603 : Colloquium]
Frequency principle and Phase-shifted adversarial training
1. 일시 : 2022년 6월 3일 (금) 15:30-16:30
2. 장소 : Zoom을 이용한 실시간 온라인 강연
- Zoom링크 :
https://korea-ac-kr.zoom.us/j/
3. 연사 : 서이혁 교수 (성균관대학교 수학과)
4. 제목 : Frequency principle and Phase-shifted adversarial training
5. 초록 : 자율 주행 자동차, 자동 번역, 의료 진단, 음성 인식 가전제품 등 우리 주위에는 고성능 인공 지능이 점차 보급되고 있다. 이러한 인공지능이 가능한 이유는 딥러닝이라는 획기적인 방법을 바탕으로, 대량의 데이터로부터 사물의 특징과 개념을 학습할 수 있기 때문이다. 딥러닝은 인간의 뇌신경 회로 구조를 모방하여 만들어진 심층 신경망에 의해 구현된다. 하지만 심층 신경망은 인간이 인지하지 못할 만큼 미세하게 조작된 데이터 분류에 취약하다. 이것은 심층 신경망의 잘못된 의사결정을 야기하여, 자율 주행 자동차, 의료 진단 등과 같이 실생활에 응용될 때 심각한 문제를 초래할 수 있다. 최근 이러한 문제점을 해결하는 효과적인 방법 중 하나인 적대적 학습(adversarial training)에 대한 관심이 커지고 있다. 본 강연은 적대적 학습에서 심층 신경망의 수학적 원리 (frequency principle) 규명과 이를 바탕으로 기존 신경망 알고리즘을 개선한 새로운 알고리즘의 이론적 원리를 다룬다.
문의 : 허야용 교수님(yaryong@korea.ac.kr)