딥러닝 알고리즘 5가지를 쉽게 이해해볼까?

딥러닝 알고리즘

오늘은 GAN, DNN, Autoencoder, Transformer, ResNet 이렇게 5가지에 대해서 얘기해보려 한다.

다른 딥러닝 알고리즘이 궁금하다면 밑에 사이트에서 공부했으면 좋겠다

 

인공지능(AI) 딥러닝 알고리즘( CNN, RNN, LSTM)에 대해 알아보자

 

GAN, DNN, Autoencoder, Transformer, Resnet이란?

 

1. GAN(Generative Adversarial Network)

• GAN은 생성 모델 중 하나이며 이 모델은 두 개의 경쟁하는 신경망으로 이루어져 있다.
• 하나는 "가짜" 데이터를 만드는 생성자고, 다른 하나는 가짜와 진짜를 구별하는 판별자라고 할 수 있다.
• 생성자는 랜덤 한 노이즈를 입력으로 받아 진짜처럼 보이는 가짜 데이터를 만들려고 노력하고, 판별자는 그 가짜와 진짜를 구별하는데 최선을 다한다.
• 두 신경망이 서로 경쟁하며 발전하다 보면, 점점 더 실제 같은 가짜 데이터를 만들 수 있게 된다.
• GAN은 주로 이미지를 만들거나 변환시키는 데 사용된다.

GAN

 

2. 딥 뉴럴 네트워크(DNN)

• 딥 뉴럴 네트워크는 인공 신경망의 한 종류이며 인공 신경망은 우리 뇌의 동작 원리를 모방하여 만들어졌다.
• 딥 뉴럴 네트워크는 뉴런들이 여러 층으로 연결되어 있으며 입력받는 층, 중간에 여러 층이 있는 은닉층, 그리고 출력하는 층으로 구성되며 각 뉴런들은 입력받은 정보를 계산하고, 다른 뉴런과 연결되어 있다.
• 이 연결들의 강도를 조절하여 학습하면서 데이터의 특징을 파악하고 패턴을 파악
• 이렇게 학습된 딥 뉴럴 네트워크는 이미지나 음성, 텍스트 등 여러 데이터를 다룰 수 있다.

 

3. Autoencoder

• 오토인코더는 비지도 학습 알고리즘으로, 데이터를 압축해서 잠재적인 특징을 만들고 다시 복원하는 방법을 사용
• 인코더는 입력 데이터를 압축하는 역할을 하고, 디코더는 압축된 데이터를 다시 처음 형태로 복원한다.
• 이렇게 해서 데이터의 중요한 부분을 추출하거나 더 간단하게 만들 수 있다.
• 주로 데이터 압축이나 이미지 복원 등에 사용

 

4. Transformer

• 트랜스포머는 주로 자연어 처리에 사용되는 딥 러닝 모델이다.
• 예전에는 RNN이나 LSTM이 주로 쓰였는데, 트랜스포머는 어텐션이라는 기술을 사용
• 어텐션은 문장 속 단어들 간의 관계를 잘 파악하는데 도움이 되는 기술
• 이걸로 문장을 잘 이해하고, 번역이나 문장 생성에 사용
• 주로 번역할 때 더 좋은 성능을 보여주는 모델들이다.

 

5. ResNet(Residual Neural Network)

• ResNet은 딥 뉴럴 네트워크 중 하나로, 깊은 신경망을 효과적으로 학습할 수 있도록 도움을 준다.
• 이전에는 네트워크가 깊어질수록 성능이 떨어지는 문제가 있었는데, ResNet은 스킵 연결이라는 방법을 사용해 이 문제를 개선
• 스킵 연결은 이전 층의 출력을 현재 층의 입력으로 바로 연결해 주는 것인데, 이렇게 하면 학습이 더 잘 이루어질 수 있다.
• 주로 ResNet은 이미지 인식이나 객체 감지 등에 많이 사용됨.

 

 

다양한 딥러닝 알고리즘들을 이용해 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 사용되고 있다.

오늘은 다양한 알고리즘을 알아봤는데 딥러닝 말고도 머신러닝에 대해서 알고 싶다면 밑에 사이트를 이용하면 좋을 듯하다.

 

인공지능(AI) 머신러닝에 대해서 알아보자