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deep_learning_intro

정의

간단한 정의

  • (위키피디어) 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(abstractions, 다량의 데이터나 복잡한 자료 들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업)를 시도하는 기계학습(machine learning) 알고리즘의 집합 (a branch of machine learning based on a set of algorithms that attempt to model high-level abstractions in data by using multiple processing layers with complex structures, or otherwise composed of multiple non-linear transformations)

구체적인 정의

  • (위키피디어) a class of machine learning algorithms with hierachical multiple layers of nonlinear processing units
  • multiple layers of nonlinear processing units
  • a kind of representation learning(= feature learning): the supervised or unsupervised learning of feature representations in each layer
  • hierarchical the layers forming a hierarchy from low-level to high-level features.

비공식적으로는, 딥 인공 신경망

  • 뉴론의 기능을 단순하게 모사함
  • 두뇌의 계층 구조
  • 두뇌의 발달 단계: 뇌에서 한 층의 조직이 먼저 성숙되고 다른 부분과 순차적으로 연결되는 방식으로 전체 뇌가 성숙될 때 까지 반복
  • 두뇌는 두뇌 해부학에 의해 보고되었듯이 박층 회로(shallow circuit)과 심층 회로(deep circuits)을 모두 사용한다. Structure of Nuron vs. Structure of Artificial Nuron

  • Structure of Brain vs. Structure of Artificial Neural Network (인공신경망)

  • Deep Artificial Neural Network: multiple hidden layers
deep_learning_intro.txt · Last modified: 2016/10/04 13:36 by j