Deep Learning이란

이 게시물은 Deep Learning의 기본 개념과 구조에 대해 설명합니다.

Deep Learning의 구성 요소

• Linear Layer(선형 층)와 Non-Linear Layer(비선형 층, 활성화 함수)를 중첩하여 모델을 구성
• Linear Layer만 여러 개 쌓으면 하나의 Linear Layer로 합성되어 복잡한 연산이 불가능함
• 이를 방지하기 위해 ReLU와 같은 Activation Function(비선형 함수)을 각 층 사이에 삽입
• 이러한 구조가 뇌의 신경망을 참고한 신경망(Neural Network) 모델임

Deep Learning과 머신러닝의 차이

• 머신러닝은 단일 혹은 얕은 구조의 모델을 의미하며, 딥러닝은 깊은 층을 가진 신경망 구조를 의미