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2020년 8월 5일 (수) 17:55 판
심층신뢰신경망(DBN ; Deep Belief Network)은 알고리즘에 따라 비지도학습 방법(unsupervised learning)을 기반으로 하는 심층신경망이다.
정의
심층신뢰신경망은 머신러닝에서 사용되는 그래프 생성 모형(generative graphical model)으로, 딥러닝에서는 잠재변수(latent variable)의 다중계층으로 이루어진 심층신경망을 의미한다. 계층 간에는 연결이 있지만, 계층 내의 유닛 간에는 연결이 없다는 특징이 있다. 심층신뢰신경망은 생성 모형이라는 특성상 선행학습에 사용될 수 있고, 선행학습을 통해 초기 가중치를 학습한 후 역전파 혹은 다른 판별 알고리즘을 통해 가중치의 미조정을 할 수 있다. 이러한 특성은 훈련용 데이터가 적을 때 굉장히 유용한데, 이는 훈련용 데이터가 적을수록 가중치의 초기값이 결과적인 모델에 끼치는 영향이 세지기 때문이다. 선행학습된 가중치 초기값은 임의로 설정된 가중치 초기값에 비해 최적의 가중치에 가깝게 되고 이는 미조정 단계의 성능과 속도향상을 가능하게 한다. 심층 신뢰 신경망의 각각의 계층은 보통 제한 볼쯔만 머신(RBM: Restricted Boltzmann Machine)의 형태를 띄고 있다.
각주
참고자료
같이 보기
