딥러닝으로 소수규칙성 못밝혀냄?
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신경망에 첫번째 소수를 입력으로 넣고
두번째 소수를 정답으로서의 출력에 넣고
역전파하는거임
이걸 반복해서 소수를 예측하는 신경망을 못만듬?
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1. 신경망의 입력에는 n을 넣고 2. 출력에는 n번째 소수를 넣는거임 그리고 역전파로 학습시키는거
내 수학과 친구가 예전에 한동안 그거에 꽂혀서 나한테 그얘기하던데(지금은 ai 스타트업 창업했음)
소수의 규칙성(?)이 있는지도 모르겠고(그 밀도에는 어느정도의 규칙이 있긴 한데)
그것이 딥러닝으로 학습하는게 가능한가...
소수 문제는 대표적 np hard 문제인데 정량적 계산보단 확률분포를 학습하는 딥러닝 학습엔 부적합한듯
확률분포 사용안하고 그냥 신경망에 바로 경사하강법 때리면됨
음...저도 딥러닝 기반 인공지능을 배우고 있는 사람인데 경사하강법은 딥러닝의 기본 알고리즘이고 소수인지 아닌지 뱉어내는 알고리즘은 결국 최후 출력단이 해당 수가 소수인지 아닌지를 확률로써 나타내는 경우가 많죠(그래야 실제 ground truth인 원 핫 인코딩 벡터랑 뺀 뒤 norm²를 loss로 잡죠)
소수가 다른 딥러닝 분야와 다르게 명확한 패턴이 없고 이게 직관을 통해 때려맞추는게 직접 인수를 다 나누지 않고는 불가능한데(현대의 대부분의 암호는 이 소수의 성질에 의존함) 그리 되진 않을거라 생각합니다.
뭐 존재하는 모든 수를 일일히 인코딩해서 각각의 답을 학습시키면 되긴 할텐데 그럼 그거랑 그냥 소수인지 아닌지 외우게 하는거랑 뭐가 다른지 모르겠네요...