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기존 딥러닝에서 사용하는 오류역전파는 아직까지 인간의 뇌에서 작용하고 있지 않은 걸로 알려졌습니다. 결국 지금 사용하는 ANN(Artificial Neural Networks)는 생물학적인 뇌와 차이가 많습니다. 물론 비행기가 새의 날개를 그대로 모방하지 않고도 하늘을 나는 것처럼 굳이 뉴런의 구조를 똑같이 구현하지 않더라도 인간 수준의 인공지능이 만들어질지도 모릅니다.
하지만 최근 SNN(Spiking Neural Networks)라는 새로운 개념이 연구되고 있는데요. 역전파 없이 뇌와 거의 비슷한 방식으로 동작을 한다고 합니다. 특히 ANN이 입력의 공간적인 데이터만 사용하지만 SNN은 뉴런사이의 연결에서 어느 곳이 먼저 정보를 전달하는지 시간차도 함께 고려합니다.
저도 아직 자세한 알고리즘은 모르지만 상당히 흥미로운 방식 같습니다. 앞으로 좀 더 공부를 해봐야 겠습니다.
오 저도 딥러닝을 공부하기 전엔 신호가 시간에 따라 흐르는 신경망을 만들어서 돌려보기도 했었는데(물론 학습은 안됬었지만) 아주 흥미롭네요!