★ 딥러닝(Deep Learning)
ㄴ선형회귀로 풀어야 하는 문제 외 비선형으로 풀어야 하는 문제들이 있어 이들을 층(layer)으로
쌓아올려 딥하게 학습시킨 모델
ㄴDeep neural networks, multilayer Perceptron 등으로 불림
★ XOR 문제(논리게이트)
AND : 입력값들 중에 하나라도 1이면 1출력
OR : 입력값들 중에 하나라도 0이면 0출력
ㄴ 게이트를 이용해 많은 문제를 풀었으며 머신러닝에도 적용하면 생각하는 기계를 만들 수 있다고 판단
ㄴ 이걸 이용해서 수식화한게 "퍼셉트론(Perceptron)"
XOR : 입력값이 같으면 0출력 다르면 1출력
ㄴ AND와 OR로는 선형회귀로 나타내지나, XOR은 불가능해서 퍼셉트론을 여러층으로 붙여 해결코자 함
역전파(backpropagation) : 에러 발생시 뒤로 돌아가게 문제점을 수정하도록 하는 설계
ㄴ XOR문제를 해결하는 설계 가능 및 수정하는 과정을 통해 딥러닝이 가능
★ 딥러닝 구성
ㄴ Input nodes : 입력레이어, 학습시키고자 하는 데이터 X값
ㄴ hidden nodes : 입력과 출력을 제외한 레이어, 학습과정으로 기록되는 곳
ㄴ output nodes : 출력레이어, 예측한 데이터 Y값
※활성화 함수의 종류
ㄴ sigmoid
ㄴ Leaky Relu
ㄴ tanh
ㄴ Maxout
ㄴ Relu : 0보다 작으면 그냥 0, 0보다 크면 그대로 output
ㄴ Elu
★ 딥러닝의 주요 스킬