인공 신경망 은 선형 맞춤 ( linear fitting ) 과 비 선형 변환 ( nonlinear transformation or activation ) 을 반복 해 쌓 아 올린 구조 입니다 . 다시 말 해 , 데이터 를 잘 구분 할 수 있 는 가상 의 선 을 긋 고 이 공간 들 을 왜곡 하 고 합치 는 것 을 반복 하 는 구조 라 할 수 있 습니다 . 이 를 반복 하 면서 컴퓨터 가 여러 이미지 속 에서 ‘ 고양이 ’ 라는 존재 에 가장 적합 한 구분 선 을 찾 는 겁니다 . 이를테면 ‘ 고양이 ’ 라는 이미지 는 선 , 면 , 색깔 등 이 조합 된 형상 을 가지 겠 죠 . 하 지만 ‘ 폭 30 ㎝, 길 이 20 ㎝ 이상 은 고양이 ’, ‘ 다리 가 4 개 면 고양이 ’ 같 은 구분 으로 는 ‘ 고양이 ’ 라는 추상 적 개념 을 추출 하 기 는 어렵 습니다 . 딥 러닝 은 바로 이 신경망 구축 을 스스로 반복 하 며 복잡 한 공간 속 에서 최적 의 구분 선 을 만들 어 냅니다 .