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신경망 기초

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Academic year: 2022

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(1)

딥러닝을 위한 신경망 기초

[email protected]

금오공과대학교 컴퓨터공학과

고재필

(2)

2

인공 신경망

입력층 히든층 출력층 hidden

딥러닝은 인공신경망을 사용하는 기계학습의 한 분야

멀티레이어퍼셉트론이라 불리움

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심층 신경망; deep neural networks

2개 층 이상

딥러닝은 심층 신경망을 사용하는 기계학습의 한 분야 히든 층이 2개 이상인 인공 신경망, 다층퍼셉트론

(4)

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신경망의 역사

• Progression (1943-1960)

• First Mathematical model of neurons, Pitts & McCulloch (1943)

• Beginning of artificial neural networks–Perceptron, Rosenblatt (1958)

• Degression (1960-1980)

• Perceptron can’t even learn the XOR function

• We don’t know how to train MLP

• 1963 Backpropagation (Bryson et al.)

• Progression (1980-)

• 1986 Backpropagation reinvented

• Degression (1993-)

• SVM: Support Vector Machine is developed by Vapnik et al.[1995]

• Graphical models are becoming more and more popular

• Training deeper networks consistently yields poor results.

• However, Yann LeCun (1998) developed deep convolutional neural networks

• Progression (2006-)

• Deep Belief Networks (DBN) by Hinton et al. (2006)

• Deep Autoencoder based networks by Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks. Bengio et al.

• Convolutional neural networks running on GPUs

• AlexNet

(2012). Krizhevsky et al.

source: http://www.cs.cmu.edu/~10701/slides/Perceptron_Reading_Material.pdf

(5)

5 http://www.deeplearningbook.org/

MIT Press, 2016

계층적 특징을 종합해서 최종 대상을 결정

(6)

6 http://www.deeplearningbook.org/

MIT Press, 2016

신경망이 학습을 통해 특징을 자동으로 추출해 줌

(7)

Neural Networks

Multi-Layer Perceptron DBN

CNN RNN

RBM AE

2-Layer Perceptron ~ Regression Linear

Logistic Softmax

Deep Neural Networks

GAN

Reinforcement Learning

Supervised Learning Unsupervised Learning

7

심층학습; Deep Learning

Discriminative Model Generative Model

심층신경망을 사용하는 기계학습 분야

신경망 자체

심층신경망을 이용한 기존/신규 기계학습 방법

(8)

8

Machine Learning Data Mining

Decision Support System Big Data

Cloud ~ Web Artificial Intelligence

Image Processing Computer Vision Machine Vision

Neural Networks Pattern Recognition

관련 연구분야

Data Science

(9)

9 https://en.wikipedia.org/wiki/Paul_Werbos

1947

(10)

10 https://en.wikipedia.org/wiki/Geoffrey_Hinton

1947

(11)

11

요슈아 벤지오

얀 르쿤

리차드 서튼 마이클 조던

블라디미르 뱁닉

이안 굿펠로우

앤드류 응 쥬빈

페이페이리 제프리 힌톤

(2009)

http://www.image-net.org

(12)

12 https://www.ted.com/talks/fei_fei_li_how_we_re_teaching_computers_to_understand_pictures?language=ko

(13)

13

(14)

14

인터넷에는 뛰어난 식견과

감탄을 금치 못할 설명력으로 깊이 있는 내용과

유용한 정보를 아무런 대가 없이

공개 강의로 제공하는 강연자들과

블로그 운영자 분들의

도움이 널려있습니다.

참조

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