딥러닝 알고리즘의 종류

1. 딥러닝 알고리즘이란?

딥러닝 알고리즘은 예제를 통해 학습하는 스마트 시스템 역할을 하는 알고리즘 유형입니다. 이 알고리즘은 이미지, 텍스트, 비디오 또는 음성과 같은 것을 이해할 수 있는 상호 연결된 부분으로 구성된 신경망을 사용하여 인간의 행동을 모방합니다.

 

아이에게 동물을 인식하는 방법을 가르치고 있다고 상상해 보면 처음에는 다른 동물의 사진을 보여주고 각 동물의 이름이 무엇인지 알려줍니다. 마찬가지로, 딥 러닝 알고리즘에는 배울 수 있는 많은 예제가 표시됩니다. 예를 들어, 고양이를 인식하기 위해 "고양이"라고 표시된 많은 고양이 사진을 봅니다.

 

이러한 알고리즘은 예제에서 패턴을 찾아 학습합니다. 그들은 우리가 물체의 특징에 대해 생각할 수 있는 것과 유사한 방식으로 정보를 계층으로 나눕니다. 고양이의 경우 딥 러닝 알고리즘이 뾰족한 귀, 수염, 특정 체형 등을 알아차릴 수 있습니다.

 

 

반응형

 

2. 딥러닝 알고리즘의 종류

1. 합성곱 신경망(CNN - Convolutional Neural Networks)
2. 방사형 기저 함수 네트워크(RBFN - Radial Basis Function Networks)
3. 순환 신경망(RNN - Recurrent Neural Networks)
4. 장단기기억망(LSTM - Long Short-Term Memory Networks)
5. 생성적 적대 신경망(GAN - Generative Adversarial Networks)
6. 오토인코더 딥러닝 알고리즘 (Autoencoders Deep Learning Algorithm)
7. Deep Belief 네트워크
8. 다층 퍼셉트론(MLP - Multilayer Perceptrons)
9. 자기 조직화 맵(SOM - Self Organizing Maps)
10. 제한된 볼츠만 기계(RBM - Restricted Boltzmann Machines)
11. 피드포워드 신경망(FNN - Feedforward Neural Networks)
12. 딥 Q-네트워크(DQN - Deep Q-Networks)

 

1) 합성곱 신경망(CNN)

CNN(Convolutional Neural Networks)은 이미지 및 비디오와 같은 시각적 데이터를 이해하는 데 주로 사용되는 특정 형태의 인공 지능으로 기능합니다. 인간 두뇌의 시각적 처리를 모방하도록 생성되어 이미지에 존재하는 패턴, 특징 및 물체를 식별할 수 있습니다.

• 장점: 이미지 인식, 객체 감지 및 컴퓨터 비전 작업에 탁월하여 계층적 표현을 학습할 수 있는 능력으로 인해 가능합니다.
• 단점: 계산 비용이 많이 들고 효과적으로 훈련하기 위해 많은 양의 데이터가 필요할 수 있습니다.

 

 

 

 

반응형

 

2. 방사형 기저 함수 네트워크(RBFN)

RBFN(Radial Basis Function Network)은 인공 신경망의 고유한 하위 집합이며 숨겨진 계층 내에서 방사형 기저 함수를 활성화 함수로 사용하여 작동합니다. 숙련도는 함수 근사 및 분류에 중점을 둔 작업에서 빛을 발하며, 특히 명확한 클러스터 경계를 나타내는 데이터를 처리할 때 빛을 발합니다.

• 장점 : 함수 근사(function approximation)와 보간(interpolation) 작업에 효과적이며, 특히 잘 정의된 클러스터 경계가 있는 경우에 효과적입니다.
• 단점: 더 높은 차원의 데이터를 사용하는 데 어려움을 겪을 수 있으며 방사형 기저 함수의 수를 신중하게 조정해야 할 수 있습니다.

 

 

 

 

3. 순환 신경망(RNN)

RNN(Recurrent Neural Network)은 네트워크 내의 루프를 통해 시간이 지남에 따라 정보를 유지하여 순차적 데이터를 처리하도록 특별히 설계된 특정 유형의 신경망 아키텍처를 구성합니다.

• 장점 : 다양한 길이의 시퀀스를 처리하고 시간적 종속성을 캡처하는 기능.
• 단점 : 그라디언트가 사라지거나 폭발하는 경향이 있어 장기적인 종속성을 캡처하기 어렵습니다.

 

 

 

 

반응형

 

4. 장단기기억망(LSTM)

LSTM(Long Short-Term Memory Networks)은 기존 RNN의 소실된 그래디언트 문제를 해결하기 위해 고안된 정교한 유형의 순환 신경망 아키텍처입니다. "게이트"로 알려진 메커니즘을 통해 정보의 흐름을 제어함으로써 순차적 데이터의 장기적인 종속성을 학습하고 기억하는 데 능숙합니다.

• 장점: 장기적인 종속성을 캡처하고 RNN에서 사라지는 그래디언트 문제를 완화하는 데 효과적입니다.
• 단점 : 표준 RNN보다 계산 비용이 많이 듭니다.

 

 

5. 생성적 적대 신경망(GAN)

GAN(Generative Adversarial Networks)은 생성기와 판별자라는 두 개의 상호 연결된 네트워크로 구성된 강력한 머신 러닝 모델 클래스를 나타냅니다. 실제 데이터와 유사한 합성 데이터를 생성하는 동시에 실제 데이터와 가짜 데이터를 구별하는 능력을 향상시키기 위해 경쟁적인 게임에 참여함으로써 집단적으로 작업합니다.

• 장점 : 고품질의 사실적인 합성 데이터를 생성할 수 있으며 아트 생성, 이미지 편집 및 데이터 증강 분야에서 다양한 응용 프로그램을 가지고 있습니다.
• 단점: 훈련하기 어려울 수 있으며 모드 붕괴(생성기가 제한된 종류의 출력을 생성하는 경우)가 발생하기 쉽습니다.

 

 

 

 

반응형

 

6. 오토인코더 딥러닝 알고리즘

오토인코더는 비지도 학습 작업에 사용되는 딥러닝 알고리즘의 한 종류입니다. 입력 데이터를 잠재 표현 또는 압축 표현으로 압축한 다음 원본 데이터를 가능한 한 정확하게 재구성하는 방식으로 작동합니다. 이 프로세스는 필수 기능을 학습하고 데이터 차원을 줄이는 데 도움이 됩니다.

• 장점 : 차원 축소, 기능 학습 및 변칙 검색에 유용합니다.
• 단점 : 입력 데이터의 노이즈에 민감하며, 재구성의 품질은 아키텍처와 학습 데이터에 따라 크게 달라집니다.

 

 

 

7. Deep Belief 네트워크

Deep Belief Networks는 여러 계층의 확률 모델로 구성된 복잡한 신경망입니다. 비지도 학습(unsupervised learning) 기법과 지도 학습(supervised learning) 기법을 통합하며, 기능 학습(feature learning) 및 분류(classification)와 관련된 작업에 특히 유용합니다. 이러한 네트워크는 종종 계층적 표현과 사전 훈련된 심층 신경망에 사용됩니다.

• 장점: 심층 신경망에 대한 비지도 사전 훈련, 특히 제한된 Boltzmann 기계 계층에서 효과적입니다.
• 단점: 학습은 계층화된 구조로 인해 속도가 느리고 계산 집약적일 수 있습니다.

 

 

 

 

반응형

 

8. 다층 퍼셉트론(MLP)

다층 퍼셉트론(MLP - Multilayer Perceptrons)은 상호 연결된 여러 층의 뉴런으로 구성된 기본 유형의 인공 신경망입니다. 숨겨진 계층을 통해 입력에서 출력으로 이동하는 피드포워드 방식으로 정보를 처리하여 복잡한 관계를 학습하고 회귀 및 분류와 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

• 장점 : 그것은 다재다능하며 충분한 뉴런과 층이 주어지면 모든 기능을 근사할 수 있습니다. 회귀 및 분류 문제에 일반적으로 사용됩니다.
• 단점 : 작은 데이터 세트에 과도하게 적합할 수 있으며 충분한 깊이가 없는 데이터에서 복잡한 관계를 캡처하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

 

 

 

9. 자기 조직화 맵(SOM)

자기 조직화 맵(SOM - Self Organizing Maps)은 비지도 학습 및 패턴 인식에 사용되는 인공 신경망의 한 유형입니다. 고차원 데이터를 하위 차원 공간으로 구성하고 매핑하는 동시에 토폴로지 관계를 유지하여 복잡한 데이터 패턴의 시각화 및 클러스터링을 가능하게 합니다.

• 장점 : 차원 축소, 고차원 데이터의 시각화 및 데이터 클러스터 식별에 효과적입니다.
• 단점 : 초기화에 민감하며 최적의 성능을 위해 매개 변수 조정이 필요할 수 있습니다.

 

 

 

 

반응형

 

10. 제한된 볼츠만 기계(RBM)

RBM(Restricted Boltzmann Machine)은 보이는 계층과 숨겨진 계층의 두 계층으로 구성된 특정 형태의 신경망입니다. 확률적 접근 방식을 활용하여 입력 데이터의 패턴을 학습하므로 다양한 기계 학습 애플리케이션에서 협업 필터링, 기능 학습 및 차원 축소와 같은 작업에 효과적입니다.

• 장점 : 협업 필터링, 기능 학습 및 차원 축소 작업에 유용합니다.
• 단점 : 훈련은 특히 큰 모델에서 느릴 수 있으며 신중한 매개 변수 조정이 필요합니다.

 

 

 

11. 피드포워드 신경망(FNN)

피드포워드 신경망(FNN - Feedforward Neural Networks)은 정보가 입력 계층에서 숨겨진 계층을 통해 출력 계층까지 주기 없이 단방향으로 흐르는 인공 신경망의 기본 유형입니다. 다재다능하며 다양한 기능을 근사화할 수 있으며, 기계 학습 및 패턴 인식 작업에서 회귀 및 분류 문제를 해결하는 데 일반적으로 사용됩니다.

• 장점 : 간단한 아키텍처, 교육하기 쉽고 많은 지도 학습 작업에 적합합니다.
• 단점 : 순차적 또는 시계열 데이터에 어려움을 겪을 수 있으며 상당한 데이터 전처리가 필요할 수 있습니다.

 

 

 

반응형

 

12. 딥 Q-네트워크(DQN)

딥 Q-네트워크(DQN - Deep Q-Networks)는 딥 뉴럴 네트워크와 Q-러닝을 결합한 딥 강화 학습 알고리즘의 한 종류로, 기계가 복잡한 환경에서 최적의 동작을 학습할 수 있도록 합니다. 그들은 게임 플레이 및 로봇 공학과 같은 작업에서 의사 결정에 중요한 행동 가치 기능을 효율적으로 근사화합니다.

• 장점 : 복잡한 환경과 게임에서 정책을 학습하는 데 효과적입니다.
• 단점 : 훈련은 순차적 관측값 간의 상관관계로 인해 불안정할 수 있으며 신중한 파라미터 조정이 필요할 수 있습니다.