딥러닝이란?<Neural Network>

※ 본 카테고리의 글은 youtube Sung Kim 모두를 위한 딥러닝 강좌 및 다른 자료들을 참고하여 작성되었습니다. ※

 

 

딥러닝의 궁극적 목표 : Thinking Machine

 

딥러닝이라 하면 Artificial Neural Network(이하 ANN)이라 말할 수 있다.

ANN이란?

인공신경망이라는 말 그대로 우리의 뇌의 시냅스 및 뉴런의 상호작용(logistic regression과 유사하다)에서 아이디어를 얻어 그 구조를 인공적으로 구현해 기계가 스스로 학습할 수 있도록 만든 것이다.

뇌의 시냅스, 뉴런 구조와 퍼셉트론 구조의 비교

perceptron은 Linear Regression, Logistic Regression과 같이 선 또는 2차원 평면을 통해 분류하는 개념이므로 XOR문제를 해결할 수 없었다. (1st AI Winter)

퍼셉트론의 한계와 간단한 해결 방법인 MLP(Multi Layered Perceptron)

이 문제는 hidden layer을 추가함으로써 해결되었다.

학습에는 Gradient Descent Algorithm(GD Algorithm)과 BackPropagation이 사용된다.

두 개념은 다음 글에서 다루도록 하겠다.