정의
Deep Neural Networks (DNN)을 학습시켜 문제를 해결하는 것
기존 신경망에 비하여 더 깊은 구조!
- 더욱 높은 신경망 학습률
- 더 많은 빅데이터 활용
- GPU 병렬연산을 통한 학습/추론 속도 증가
비선형 함수로 패턴 인식 능력이 월등하다!
역사
1980년대 역전파 알고리즘의 개발로 인한 중흥기
2000년대 딥러닝 빙하기
재부흥기
- 음성인식 상용화->기계번역 상용화
- 알파고의 승리->GAN 이미지 생성
패러다임
기존 패러다임
- Hand-crafted feature를 추출하여 학습
- 여러 단계의 sub-module로 이루어져 있음
새로운 패러다임 (딥러닝)
- Raw 값을 입력하면, 자동으로 특징 학습
- 하나의 task에 대해, 하나의 신경망 모델 => end-to-end 방식 (예상 못한 결과의 원인 분석이 까다로움)
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