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| + | *〈[https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=3686123&cid=42346&categoryId=42346 심층신경망]〉, 《네이버 지식백과》 | ||
| + | *〈[https://m.post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=16447224&memberNo=2361328&vType=VERTICAL]〉, 《네이버 포스트》, | ||
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2019년 9월 19일 (목) 10:11 판
심층신경망(DNN : Deep Neural Network)은 입력층(input layer)과 출력층(output layer) 사이에 다중의 은닉층(hidden layer)을 포함하는 인공 신경망(ANN: Artificial Neural Network)을 말한다.
개요
인공신경망은 인간의 뇌가 패턴을 인식하는 방식을 모사한 알고리즘으로, 이를통해 다양한 입력 데이터를 분류, 군집을 해석하고, 데이터에서 특정패턴을 인식하는 것이다. 심층신경망은 이러한 신경망이 다수의 층의 깊이로 구성된 개념을 말한다. 전통적인 기계학습 알고리즘은 하나의 입력과 출력층으로 이루어져 있지만, 심층신경망은 다수의 깊이로써 층마다 다른 층위의 특징이 학습이가능하다. 따라서 심층신경망은 데이터의 잠재적인 구조를 파악 할 수 있다는 장점이 있다.
특징
전망
각주
참고자료
- 얇은생각, 〈인공지능 : Deep Neural Network(심층 신경망) 개념, 의미〉, 《티스토리 블로그》, 2019-05-17
- 〈심층신경망〉, 《네이버 지식백과》
- 〈[1]〉, 《네이버 포스트》,
- 〈[]〉, 《》
- 〈[]〉, 《》
