이상향

핵심요약 심층신경망(Deep Neural Network)은 인공신경망(Aritificial Neural Network)과 동일한 구조와 동작 방식을 갖고 있다. 심층신경망은 단지 인공신경망에서 은닉층(Hidden Layer)의 깊이가 깊어진 형태를 말한다. 신경망의 발전계기 인공신경망의 기본 아이디어가 나온 것은 1950년대이고 이후에 발전을 거듭하지만 불과 2000년대 중반까지만 해도 사람들로 하여금 그다지 알려지고 활용되던 기술이 아니었다. 여기에는 몇 가지 이유가 있는데 하나는 당시에 GPU와 같은 수많은 가중치를 빠르게 계산할 수 있는 자원(Resource)이 충분치 않았고, 사람이 원하는 수준으로 성능을 올리기 위해서 필요했던 충분한 양의 데이터(Data)를 모으기에도 인프라가 부족했다. 또한 ..

핵심요약 인공신경망(ANN)은 기계학습과 인지과학 분야에서 고안한 학습 알고리즘이다. 신경세포의 신호 전달체계를 모방한 인공뉴런(노드)이 학습을 통해 결합 세기를 변화시켜 문제를 해결하는 모델 전반을 가리킨다. 인공신경망의 시작, 퍼셉트론 퍼셉트론은 신경세포 뉴런들이 신호, 자극 등을 받아 어떠한 임계값(threshold)을 넘어서면 그 결고를 전달하는 신경세포의 신호 전달 과정을 착안하여 만들어졌다. 이를 수학적인 기호로 모델링 한 것이 퍼셉트론인데, 퍼셉트론은 각각의 가중치의 크기를 적절히 조절하여 입력 신호이 크기를 정한다. 입력 신호들의 합에 활성화 함수를 거쳐 나온 결괏값을 전달함으로써 원하는 결괏값을 얻는 방식으로 동작한다. 아래 그림은 단층 퍼셉트론으로 AND, OR, NAND와 같은 비교적..