심층 신경망

심층 신경망이란?

심층 신경망(DNN)은 일정 수준의 복잡성을 가진 신경망으로, 두 개 이상의 레이어로 구성된 신경망이다. 심층 신경망은 복잡한 방식으로 데이터를 처리하기 위해 정교한 수학적 모델링을 사용한다.

테코피디아가 설명하는 심층 신경망

일반적으로 신경망은 인간 두뇌의 활동, 특히 패턴 인식과 다양한 계층의 시뮬레이션된 신경 연결을 통한 입력의 통과를 시뮬레이션하기 위해 구축된 기술이다.

많은 전문가들은 심층 신경망을 입력 계층, 출력 계층, 그리고 그 사이에 하나 이상의 숨겨진 계층이 있는 네트워크라고 정의한다. 각 계층은 “기능 계층”이라고 부르는 프로세스에서 특정 유형의 정렬 및 순서를 수행한다. 이러한 정교한 신경망의 주요 용도 중 하나는 레이블이 지정되지 않은 데이터 또는 구조화되지 않은 데이터를 처리하는 것이다. 딥 러닝은 인공 지능의 측면을 사용하는 기술이 단순한 입출력 프로토콜을 넘어서는 방식으로 정보를 분류하고 순서를 지정하는 머신 러닝의 특정 형태를 나타내기 때문에 이러한 심층 신경망을 설명할 때도 ‘딥 러닝’이라는 문구가 사용된다.

Margaret Rouse

본 작가는 수상 경력에 빛나는 기술 작가이자 강사로, 복잡한 기술 주제를 비전문가인 비즈니스 청중에게 설명하는 능력으로 유명합니다. 지난 20년 동안 그녀의 설명은 TechTarget 웹사이트에 게재되었으며, 뉴욕 타임즈, 타임 매거진, USA 투데이, ZDNet, PC 매거진, 디스커버리 매거진의 기사에서 권위자로 인용되었습니다. 마가렛은 IT 및 비즈니스 전문가가 서로의 고도로 전문화된 언어를 사용하는 법을 배우도록 돕는 것을 즐겨합니다. 새로운 정의에 대한 제안이 있거나 기술 설명을 개선할 방법이 있으면 다음과 같이 알려주세요. 이메일, LinkedIn, Twitter.