딥러닝

딥러닝 

 

딥러닝은 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는

 

기계학습 알고리즘의 집합으로 정의되며, 큰 틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 

 

기계 학습의 한 분야라고 이야기할 수 있다.

 

 

 

딥러닝은 머신러닝의 3가지 패러다임에서 신경 모형 패러다임에 속한다. 

 

연결주의론에서 장애물로 여겨졌던 비선형문제, 다층 신경망에서의 효과적인 학습모델, 

 

역전파 시 지역최 소값의 함정, 신경망의 층 수가 늘어날 때 수렴의 어려움,

 

문제의 규모가 커질 때 나타나는 컴퓨터 성능의 한계, 레이블된 디지털 데이터의 부족 등의 문제가

 

기술의 발전으로 점 차 해결되면서 최근 인공지능 분야에서 가장 주목받는 기술 분야로 자리잡고 있다.

 

 

 

2~3개의 층으로 되어있는 신경망을 쉘로우 러닝이라고 칭하고 그 이상인 것을 딥러닝이 라고 한다. 

 

신경망의 층 수가 10개 이상이면 Very Deep Learning이라고 한다. 

 

딥러닝에서 입력층과 출력층 사이에 있는 층을 은닉층이라고 하며 이러한 이유로 딥러닝을 심층 신경망이라고도 한다.