[딥러닝] 딥러닝이란?

• 딥러닝은 초기 인공 신경망 퍼셉트론(Perceptron)에서 유래되었다.
• 퍼셉트론은 인간의 뇌 신경세포 뉴런과 동작이 유사하다.
• 퍼셉트론의 기본은 x는 입력값, w는 가중치, y는 출력값이다.
• 퍼셉트론은 크게 단층 퍼셉트론, 다층 퍼셉트론으로 분류된다.
• 각 층은 layer라고 부른다.
• 단층 퍼셉트론은 입력층(input layer),출력층(output layer)로 이뤄진다.
• 컴퓨터는 0과 1 회로(Gate)만 인식한다.
• 단층 퍼셉트론은 AND, OR Gate는 가능하지만 XOR Gate는 불가능하다.
  즉, 컴퓨터가 인식못한다.
• 이를 보안하고자 다층 퍼셉트론이 나온다.
• 다층 퍼셉트론은 입력층(input layer),은닉층(hidden layer),출력층(output layer)로 구성되어있다.
• XOR Gate문제를 해결하기위해 수많은 은닉층(hidden layer)을 추가한다.
• 은닉층이 2개 이상인 신경망을 심층 신경망(Deep Neural Network)라고 한다.
• 기계를 훈련 또는 학습 시키는것을 머신러닝이라고한다.
• 학습시키는 인공 신경망이 심층 신경망(Deep Neural Network)일 경우에 이를 심층 신경망을 학습시킨다고하여, 딥 러닝(Deep Learning)’라고 한다.

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