(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