신경망과 미분방정식의 만남: Neural ODE와 그 이후를 중심으로 한 고찰 (Prof. Jooyoung Park)

Speaker

Joo-Young Park (Professor, Korea University of Control and Instrumentation Engineering)

Time/Place

Feb. 24 (Mon) 13:00 PM/ Building 133 Room 316-1

Abstract

본 발표에서는 NeurIPS 2018에서 best paper award를 수상한 Toronto 대학의 David Duvenaud 교수 연구팀의 Neural ODE 논문(Chen, T. Q., Rubanova, Y., Bettencourt, J., & Duvenaud, D. K. (2018). Neural ordinary differential equations. In Advances in neural information processing systems (pp. 6571-6583).)에서 다루는 Neural ODE 기반 지도학습, continuous normalizing flows, generative latent function time-series model 등의 개념을 다소 수학적인 관점에서 살펴보고 그 이후에 등장한 관련 연구의 동향을 간단하게 정리해본다. 합리적인 동적 의사결정을 위한 problem solving에 있어서, 인공지능과 제어이론은 다소 다른 방향에서 접근한다. 인공지능 분야에서는, 풀이 과정에서 컴퓨터와 데이터를 상대적으로 더 신뢰하고 수학적 논리 전개가 상당히 필요하다고 생각되는 장면에서는 엄밀성(mathematical rigor) 대신에 상상력과 결과demo를 활용하는 방향으로 때우는 경향이 있다. 반면에 제어이론을 전공하는 분들은 시대가 시대인 만큼 컴퓨터와 데이터의 위력을 인정하기는 하지만 여전히 마음 속에는 천재의 직관과 수학을 더 신뢰하는 편으로 보여진다. 향후의 기술 진화에 있어서 우리는 이러한 두 접근 방식이 만나는 장면을 자주 목격하게 될 터인데, neural ODE도 그러한 장면 중 하나가 아닌가 생각한다.

Biography

Jooyoung Park received his BS in Electrical Engineering from Seoul National University in 1983 and his PhD in Electrical and Computer Engineering from the University of Texas at Austin in 1992. He joined Korea University in 1993, where he is currently a professor at the Department of Control and Instrumentation Engineering. His recent research interests are in the areas of reinforcement learning, control, and machine learning applications.