Deep Learning

Intro CNN LeCun, 1988년 제안한 뉴럴 네트워크의 한 종류 각 pixel의 값이 feature가 됨. 즉 grid-like 구조에 특화되어 있다. 시계열 데이터 : 1d grid 이미지 데이터 : 2d grid + RGB 채널 Convolution

RNN? Recurrent neural networks : 순환 신경망. 순차적 데이터를 처리하기 위한 신경망 게열. 값의 시퀸스 x1 x2 x3 ... xt 같이 시퀀셜한 값을 처리하는데 특화된 신경망. 더 긴 시퀸스로 확장 가능 (문장, 음성, 시계열 데이터 ..)

Generative Models : 여러 변수에 대한 확률 분포를 출력. 실제 데이터를 생성하는 분포를 학습한다. 이를 통하여 약간의 변형이 있는 새로운 데이터 생성 가능입력 데이터의 차원보다 더 작은 차원의 hidden layer를 갖는 오토인코더. 입력을 그대로 복