ai 시각 현상에 정의

빛이 산란하여 비롯되는 상을 인식하는 원리를 정의하여야 해요.

디퓨전 모델은 커널이라는 거로 사실상 0부터 끝까지 리니어 처리를 하였지만 실제 생물에 대상인식은 다른 원리로 이루어졌어요.

어느 과학 유튜브 채널에서 시각 현상에 착각을 소개하였고 ai에서도 화살표는 장난으로 넣은거이고 명암에 변화로 상이 이동하고 있다는 착각이 생긴다고 하였쩌. 시각장애인들은 상이 새까맣거나 신경 한가닥 내지는 그주변에 약간에 상을 인식한다고 해요. 거의 신경 한가닥이면 빛이 있다 없다 정도만 해독가능해요. 생물에 시각이 유독 취약한 이유는 신경 가닥이 중심에 몰려있어서 결함이 비롯되면 한꺼번에 망가져서 망해버리는 거여요. 물론 이렇게 하여서 얻어지는 거는 중심에 높은 해상도로 온전한 정보를 얻겠쩌.

중요한 사실로 시각에 중심만 글자에 인식이 가능한 현상이 일반적이어요. 생물에 신경망은 ai모델처럼 일반적으로 지대큰수처럼 무한대가 아니어서 신경 가닥에 중심을 기준으로 서로 소통하여 최적화 하였다는 결론이 나요.

RTX PRO 6000은 천오백만원 정도 하면서 클라우드 서버를 하루 빌리는데 오만원이 들어요. 이럼 작동 비용을 낮추려고 어뜨케든 신경망을 줄여야 해요.

유튜버 유영천님이 전에 스트리밍애서 그랬쩌. (만들었던 게임에) 돈만 많았음 캐릭터에 눈만 깜박이는거 아니고 이렇게 이렇게 표정과 동작을 넣었다는 얘기 아니나요.