딥러닝

인간의 신경망을 모방하여 학습하고 예측하는 기술로, 병렬적 다층 구조를 통해 학습하도록 만든 기술이다. 많은 모델의 결과를 종합적으로 판단하여 학습하고 예측한다.
머신러닝에 비해 좀 더 유연한 사고를 할 수 있으며, 주로 영상처리, 음성처리, 이미지처리 분야에 적용된다.

• 합성곱 신경망 (CNN)
• 다층퍼셉트론 (MLP)
• 순환 신경망 (RNN)

퍼셉트론

신경의 흥분이 전달되기 위해서는 뉴런에 전달되는 자극의 크기가 역치 이상이 되어야하는데,
이를 모방하여 모델의 값이 활성화 함수 를 넘을 때만 유의미한 값으로 판단하는 것이다.

퍼셉트론의 한계(XOR문제)를 극복하기 위해 등장한 것이 MLP이다

다층 퍼셉트론 (MLP)

퍼셉트론을 여러개의 층으로 구성하여 만든 신경망으로, 한 번의 연산으로 해결되지 않는 문제를 해결할 수 있다. 단, 학습시간이 오래 걸리며 과대적합이 되기 쉽다.