백과사전 상세 본문
입력층(input layer)과 출력층(output layer) 사이에 다중의 은닉층(hidden layer)을 포함하는 인공 신경망(ANN).
심층 신경망(DNN)은 다중의 은닉층을 포함하여 다양한 비선형적 관계를 학습할 수 있다. 그러나 학습을 위한 많은 연산량과 과하게 학습하여 실제 데이터에 대해 오차가 증가하는 과적합(overfitting), 기울기값의 소실 문제(vanishing gradient problem) 등의 문제점이 발생할 수 있다. 2000년대 이후 드롭아웃(drop-out)각주1) , 정류화 선형 유닛(ReLU: Rectified Linear Unit)각주2) , 배치 정규화(batch normalization)각주3) 등의 기법을 적용하면서 이러한 문제를 해결하고 심층 기계 학습(deep learning)의 핵심 모델로 활용되고 있다.
심층 신경망은 알고리즘(algorism)에 따라 비지도형 기계 학습(unsupervised learning)을 기반으로 하는 심층 신뢰 신경망(DBN: Deep Belief Network)각주4) , 심층 오토인코더(deep autoencoder)각주5) 등이 있고, 이미지와 같은 2차원 데이터 처리를 위한 콘볼루션 신경망(CNN), 시계열 데이터 처리를 위한 순환 신경망(RNN) 등이 있다.
ⓒ 한국정보통신기술협회 | 저작권자의 허가 없이 사용할 수 없습니다.
본 콘텐츠를 무단으로 이용하는 경우 저작권법에 따라 법적 책임을 질 수 있습니다.
위 내용에 대한 저작권 및 법적 책임은 자료제공처 또는 저자에게 있으며, Kakao의 입장과는 다를 수 있습니다.
참고
・ 본 내용은 과학기술정보통신부의 정보통신진흥기금 재원으로 정보통신기획평가원 지원을 받아 수행된 정보통신방송표준개발지원사업의 일환으로 발간된 자료입니다. 무단 복제를 금하며, 내용을 인용할 시에는 반드시 국책사업의 결과로 한국정보통신기술협회(TTA)에서 수행한 연구 결과임을 밝혀야 합니다.
출처
이 책에는 정보통신용어사전에 수록된 용어 중 5G, AI, 블록체인에서 사용하는 주요 용어를 모아 실었습니다. 모든 용어는 정보통신용어사전의 용어를 기반으로 해설하였으..펼쳐보기
컴퓨터/정보통신과 같은 주제의 항목을 볼 수 있습니다.
백과사전 본문 인쇄하기 레이어
[Daum백과] 심층 신경망 – 용어로 알아보는 5G/Al/Blockchain, 한국정보통신기술협회
본 콘텐츠의 저작권은 저자 또는 제공처에 있으며, 이를 무단으로 이용하는 경우 저작권법에 따라 법적 책임을 질 수 있습니다.