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딥러닝이란?

딥러닝(Deep Learning)이란 머신러닝(Machine Learning)의 한 부분으로
'신경계 기본 단위인 뉴런과 모양이흡사한 선형 모델인 퍼셉트론의 조합 및 확장의 결과' 라고 일컬어집니다.



은닉층의 개수가 많아질수록 인공신경망이 깊어졌다(Deep)고 표현.
충분히 깊어진 인공신경망을 러닝 모델로 하는 머신 러닝 패러다임을 딥러닝(Deep Learning)이라고 부릅니다.

딥러닝의 종류

1) 완전 연결 신경망 (Fully-Connected Neural Network)

다층 연결 신경망 (Multi Layer Perceptron)을 지칭하는 또 다른 용어로 서로 다른 층의
노드 간 연결은 존재하지 않고, 인접한 층에 위치한 노드들 간의 연결만 존재합니다.

2) CNN (Convolutional Neural Network)

2차원 형태의 연결망을 필터링을 거쳐 필터가 겹치는 부분에 한해서만 가중합 및 활성함수 연산을 하도록 한 형태입니다.

이미지 인식분야에서 가장 활발하게 사용됩니다.


Ex) 소리를 이미지로 전환 후 비명 인식

3) RNN (Recurrent Neural Network)

순환 신경망이라 부르며 입력 순서가 중요한 데이터인 시퀀소(Sequence)를 이용한 딥러닝입니다.

자연어 처리(natural language processing) 분야에서 많이 사용되는데 언어를 텍스트 시퀀스 형태의
데이터로 변환했을 때, 길이 가변성과 선후 관계의 특징을 갖기 때문입니다.


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