레플리
글 수 203

딥러닝의 종류 간단 설명

조회 수 25122 추천 수 0 2017.03.11 12:29:04


딥러닝이 기존 다층 신경망과 다른점은 레이어가 깊게(deep) 여러층이 있다는 것입니다. 이전에는 층이 깊어질수록 학습이 되지 않는 문제가 있었지만 최근 몇년 사이에 이를 해결할 수 있는 방법들이 많이 개발되었습니다.

 

딥러닝에도 여러가지 종류가 있는데 간단하게 정리해보았습다.

 

 

 

1. Deep Belief Network

 

DBNs.png

RBM(Restricted Boltzmann Machine)은 그래프로 표현된 확률모델입니다. 신경망과 비슷한 구조인데 이 RBM를 여러층을 쌓고 비지도학습으로 Pre-training을 합니다.

 

이렇게 하면 비슷한 특징들로 묶여진 신경망의 초기 가중치를 정할 수 있고 그 다음에는 완전연결 신경망을 사용하여 지도학습을 수행합니다.

 

 

 

2. Autoencoder

 

Zwsmz.png

 

오토인코더는 하나의 히든레이어가 있는 신경망인데 입력값이 그대로 출력값이 됩니다. 대신 히든레이어가 입력값을 압축하여 특징을 추출할 수 있습니다.

 

히든레이어을 다시 입력값으로 연결하여 여러층의 오토인코더를 쌓은 다음  DBN와 마찬가지로 비지도학습으로 Pre-training을 합니다.

 

 

 

3. Convolutional Neural Network

 

합성곱_신경망_Typical_cnn.png

 

가장 많이 알려진 딥러닝 방법으로 특히 이미지 처리에 적합합니다. 입력을 필터로 합성곱하여 특징을 추출하고 이런 합성곱 레이어를 여러 계층으로 연결합니다.

 

합성곱 레이어를 지날때마다 저수준의 특징들이 점차 고수준의 특징들로 만들어집니다. 그리고 마지막에는 완전연결 레이어로 최종 결과를 학습합니다.

 

 

 

4. Recurrent Neural Network

 

RNN-unrolled.png

 

RNN의 가장 큰 특징은 시간에 따른 순서를 기억한다는 것입니다. 신경망의 출력이 다른 신경망과 연결되어 있고 이렇게 여러개의 신경망으로 이어져 있습니다. 단어의 순서에 따른 연결이 고려되는 자연어처리에서 많이 사용되고 있습니다.

 

 

 

5. Deep Q-Network

96f1ced9cae8f1ade00e311a2300687c.png

 

강화학습은 현재 상태 S에서 행동 a를 결정하고 그에 따른 보상을 받아 행동을 수정합니다. Q테이블은 각 상태집합에서 행동에 따른 우선순위가 있는 테이블입니다.

 

Q(S, a)는 상태 S에서 a라는 행동을 했을때의 이득값입니다. 현재 상태의 모든 행동 a에 대해서 Q값을 구해 가장 높은 우선순위의 행동을 수행합니다.

 

보통 Q테이블을 배열로 설정하는데 이를 딥러닝 CNN으로 변경한 것이 DQN입니다. 그렇기 때문에 상태나 행동이 큰 집합도 잘 학습이 됩니다. 이세돌과의 바둑 경기로 유명한 알파고가 바로 이 방법을 사용하였습니다.

 

 

 

< 인공지능 개발자 모임 >

- 페이스북 그룹에 가입하시면 인공지능에 대한 최신 정보를 쉽게 받으실 수 있습니다.

https://www.facebook.com/groups/AIDevKr/

 

List of Articles
제목 글쓴이 날짜sort 조회 수
이젠 모델 구축도 학습도 필요없다, OpenAI의 이미지인식 모델 CLIP file 깊은바다 2021-03-07 4287
사진 한 장으로 움직이는 얼굴을 만드는 사이트 - Deep Nostalgia 깊은바다 2021-03-01 4225
톰 크루즈의 딥페이크 영상 file 깊은바다 2021-02-28 667
문장을 사진으로 변환하는 GPT-3 모델, DALL-E 깊은바다 2021-01-09 978
GAN으로 만든 얼굴을 테스트할 수 있는 뉴욕타임스의 기사 file 깊은바다 2020-11-24 672
알렉스넷과 Seq2Seq의 창시자 일리야 수츠케버(Ilya Sutskever) 깊은바다 2020-11-17 827
GAN을 이용한 염색 및 헤어 스타일 합성 - 꽤 GAN찮은 헤어살롱 깊은바다 2020-10-29 2806
GAN의 상용화를 알리는 시작 - 포토샵 뉴럴 필터 깊은바다 2020-10-22 884
이미지 생성모델에서 특징 벡터를 추출하여 사진을 조작하는 방법 file 깊은바다 2020-10-09 1547
파이토치 버전 YOLO Colab 테스트 코드 file 깊은바다 2020-09-25 594
앤드류 응의 YOLO 강의 영상 깊은바다 2020-09-23 833
사진을 디즈니 만화로 바뀌주는 딥러닝 모델 - Toonify 깊은바다 2020-09-21 1334
AI 없이 힘낼 수 없는 엔비디아 지포스 RTX - 딥러닝 DLSS 기술 깊은바다 2020-09-07 517
3초 분량의 100만개 동영상 데이터셋 - Moments in Time 깊은바다 2020-09-05 564
사진을 복원하는 딥러닝 모델 - DFDNet 깊은바다 2020-08-24 1218