[DL] 3. ANN과 DNN

1. ANN (Artificial Neural Network, 인공신경망)

생물학의 신경망(뇌)에서 영감을 얻은 정보처리 체계로 단층퍼셉트론과 다층퍼셉트론을 포함한다.

시냅스의 결합으로 망을 형성한 인공 뉴런이 학습(시냅스의 결합세기)을 통해 문제 해결

정답 여부에 따라 지도학습과 비지도 학습으로 나뉨

 

ANN 구성

- 입력층

다수의 입력 데이터를 받는 층

 

- 은닉층

입력층과 출력층 사이에 존재하는 레이어

은닉층의 개수와 노드의 개수를 구성하는 것이 바로 모델 구성이다.

은닉층의 모델을 잘 구성하여 Output 값을 잘 얻어내는 것이 ANN의 핵심!

 

- 출력층

데이터를 출력 받는 충

 

2. DNN (Deep Neural Network)

다층퍼셉트론은 은닉층이 1개 이상인 퍼셉트론을 의미한다.

그리고 은닉층이 2개 이상인 신경망을 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)이라고 한다.

좌: 다층퍼셉트론 / 우: 다층퍼셉트론, 심층신경망

출처: https://www.youtube.com/watch?v=aircAruvnKk&list=PLZHQObOWTQDNU6R1_67000Dx_ZCJB-3pi

 

즉 DNN은 ANN을 기반으로 은닉층을 최소 2개 이상으로 늘려 학습 결과를 향상시킨 모델이며

영상처리, 음성인식, 자연어 처리 분야에 이용한다.

(DNN 응용 알고리즘의 대표적인 예시는 CNN, RNN, LSTM, GRU 등이다.)

 

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[참고]

오늘코드 박조은 강사님 수업자료(멋쟁이 사자처럼 AIS 7기)