딥러닝 분석

여러 비선형 변환 기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 기계 학습 알고리즘 집합.

딥러닝이 부각되는 이유 - 기존 인공신경망 모델의 문제점인 기울기 소실이 해결됨, 강력한 GPU를 연산에 활용하여 하드웨어 연산속도를 높여 분석시간을 단축함, 빅데이터 등장

딥러닝 특징

오차역전파 사용

Sigmoid는 기울기 소실 문제로 인해 ReLU와 같은 활성화 함수를 많이 사용함

딥러닝은 은닉층을 사용하여 결과에 대한 해석이 어려움

Dropout은 일정한 비율을 가지고 무작위로 신경망을 제거

딥러닝 알고리즘

DNN 알고리즘 개념(심층 신경망)

은닉층을 심층 구성한 신경망으로 학습하는 알고리즘

DNN 알고리즘 구조

입력층, 다수의 은닉층, 출력층으로 구성되어 있음

입력층에서 가중치가 곱해져 은닉층으로 이동시키고, 은닉층에서도 가중치가 곱해지면서 다음 계층으로 이동

역전파 알고리즘은 출력층 > 은닉층 > 입력층으로 반복적으로 수행되며 최적화된 결과를 도출