인공신경망과 딥러닝의 기초, 개념

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인공 신경망 (Artificial Neural Network, ANN)

  • 생물학의 신경망(동물의 중추신경계 중 특히 뇌)에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘
  • 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜 문제 해결 능력을 가지는 모델
  • 하나의 수학식을 여러개로 이어서 연결 한 것
    y(x) -> y // (입력 x = aw+b2+...)


인공 신경망의 활성 함수 (Activation Function)

  • 인공 신경망에서 입력을 변환하는 함수
  • 대표적으로 ReLU, 시그모이드, 쌍곡탄젠트 함수 등
  • 우리가 학습하는 현재 단계에서는 굳이 다 외울 필요 없음, 그냥 이런게 있다 정도로만~


심층 학습 (Deep Learning, 딥 러닝)

  • 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 기계 학습 알고리즘의 집합
    • 추상화 : 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업
  • 큰 틀에서는 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야

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