Lecture 8-1 딥러닝의 기본개념: 시작과 XOR 문제
- 사람의 뇌는 수많은 뉴런으로 구성되어 있다. 하나의 뉴런들은 간단한 일들을 담당하지만 여러개의 뉴런이 모여 우리는 복잡한 일을 수행한다. 딥러닝은 뉴런에서 아이디어를 받아 시작되었다. 뉴런의 일을 생각해서 만든 식은 다음과 같다.
- 그리고 우리는 새로운 계산을 하는 XOR을 생각해낸다. XOR 연산을 할때 값 두개가 서로 다르면 1, 같으면 0이 된다.
Lecture 8-2 딥러닝의 기본개념2: Back-propagation 과 2006/2007 ' 딥'의 출현
- training을 할때 우리는 주어진 자료에서 여러가지 hidden layer를 거치면 output으로 출력된다. 우리는 output을 통해서 hidden layer를 찾고싶어서 XOR을 통해 방법을 구현해 낸다. 그 방법이 바로 Back-propagation이다.
- hidden layer가 몇개 없을때는 이 방법을 통해 금방 구할수 있었지만, hidden layer가 많을때는 구하기가 어려웠다.
- 그리고 2006/2007년에 Deep Nets, Deep Learning이라는 단어가 나오게 된다. 딥러닝은 처음에 정확도가 떨어졌지만 계속 개발이 되면서 현재는 오차가 5%이내가 되었다고 한다 (2016년 기준)
Master Student @ KU👩🏻🎓