29. 딥러닝, Deep Learning

딥러닝, Deep Learning

여러 비선형 변환 기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 기계 학습 알고리즘의 집합

 

(1) 딥러닝 부각 이유

• 기존 인공신경망 모델의 문제점인 기울기 소실이 해결되었다.
• 강력한 GPU를 연산에 활용하여 하드웨어 연산속도를 높여 분석시간을 단축하였다.
• 빅데이터 등장과 SNS 활용이 증가하여 학습에 필요한 데이터 확보가 가능해졌다.

 

(2) 딥러닝 알고리즘

• DNN(Deep Neural Network)
• CNN(Convolution Neural Network, 합성곱 신경망)
• RNN(Recurrent Neural Network) : 은닉층에서 재귀적인 신경망을 갖는 알고리즘
  • 장기 의존성 문제, 기울기 소실문제 → LSTM, GRU
• GAN(Generative Adversarial Network)