ief networks와 같은 다양한 딥 러닝 기법들이 [UNK], 음성인식, 자연어처리, 음성 / 신호처리 등의 분야에 적용되어 최첨단의 결과들을 보여주고 있다. 2012년 스탠포드대학의 앤드류 응과 구글이 함께한 딥 러닝 프로젝트에서는 16, 000개의 컴퓨터 프로세서와 10억 개 이상의 neural networks 그리고 DNN ( deep neural networks ) 을 이용하여 유튜브에 업로드 되어 있는 천만 개 넘는 비디오 중 고양이 인식에 성공하였다. [ 2 ] 이 소프트웨어 프레임워크를 논문에서는 DistBelief로 언급하고 있다 [ 3 ]. 이뿐만 아니라 마이크로소프트, 페이스북 [ 4 ] 등도 연구팀을 인수하거나 자체 개발팀을 운영하면서 인상적인 업적들을 만들어 내고 있다. 목차 1 딥 러닝의 역사 2 왜 다시 딥 러닝인가
Q 러닝 SARSA 시간차 학습 이론 편향 - 분산 트레이드오프 Computational learning theory Empirical risk minimization PAC learning Statistical learning VC theory v. d. e. h 딥 러닝 또는 심층학습 ( [UNK] [UNK] 學 [UNK], 영어 : deep structured learing, deep learning 또는 hierarchical learning ) 은 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화 ( abstractions, 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업 ) 를 시도하는 기계학습 알고리즘의 집합 [ 1 ] 으로 정의되며, 큰 틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야라고 이야기할 수 있다. 어떠한 데이터가 있을 때 이를 컴퓨터가 알아 들을 수 있는 형태 ( 예를 들어
으로 정의되며, 큰 틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야라고 이야기할 수 있다. 어떠한 데이터가 있을 때 이를 컴퓨터가 알아 들을 수 있는 형태 ( 예를 들어 이미지의 경우는 픽셀정보를 열벡터로 표현하는 등 ) 로 표현 ( representation ) 하고 이를 학습에 적용하기 위해 많은 연구 ( 어떻게 하면 더 좋은 표현기법을 만들고 또 어떻게 이것들을 학습할 모델을 만들지에 대한 ) 가 진행되고 있으며, 이러한 노력의 결과로 deep neural networks, convolutional deep neural networks, deep belief networks와 같은 다양한 딥 러닝 기법들이 [UNK], 음성인식, 자연어처리, 음성 / 신호처리 등의 분야에 적용되어 최첨단의 결과들을 보여주고 있다. 2012년 스탠포드
등이 작성한 [ 41 ] 에서 달성되었으며, 오차율 0. 23 % 를 기록했다. 제프리 힌튼과 그의 제자들은 2012년 가을에 대규모 ImageNet 대회에서 당시 최신 기계 학습 방법들의 성능을 훌쩍 뛰어넘는 결과를 보여주며 우승하였다. 이로 인해 컴퓨터 비전의 주요 분야인 영상 인식 및 사물 인식 분야에서의 딥 러닝의 중요성이 대두되었다. 그 당시, 대규모 음성인식에 딥 러닝이 상당히 잘 작동한다는 것을 알고 있었던 그들은, 20년 전에 고안된 심층 합성곱 신경망 구조를 대규모 작업에 맞도록 대규모로 사용하였다. 2013년부터 2014년에 이르기까지, 딥 러닝을 이용한 ImageNet 과제 결과의 오차율은 대규모 음성인식 분야와 추세를 같이하며 빠르게 줄어나갔다. 자동 음성인식 분야의 자동 음성
actions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 31, no. 5, 2009. ↑ Mnih, Volodymyr et al. ( 2015 ). " Human - level control through deep reinforcement learning " ( PDF ) 518. pp. 529 - 533. ↑ TIMIT Acoustic - Phonetic Continuous Speech Corpus Linguistic Data Consortium, Philadelphia. ↑ Deng, L. ; Hinton, G. ; Kingsbury, B. ( 2013 ). " New types of deep neural network learning for speech recognition and related applications : An overview ( ICASSP ) ". ↑ NIPS Workshop : De
Deep Neural Networks for Image Classification, " Technical Report No. IDSIA - 04 - 12 ', 2012. ↑ Vinyals et al. ( 2014 ). " Show and Tell : A Neural Image Caption Generator, " arXiv : 1411. 4555. ↑ Fang et al. ( 2014 ). " From Captions to Visual Concepts and Back, " arXiv : 1411. 4952. ↑ Kiros et al. ( 2014 ). " Unifying Visual - Semantic Embeddings with Multimodal Neural Language Models, " arXiv : 1411. 2539. ↑ Zhong, S. ; Liu, Y. ; Liu, Y. " Bilinear Deep Learning for Image Class
훈련되고, 원하는 만큼의 계층이 쌓일 때까지 해당 과정이 반복된다. 실험결과에 따르면, CD의 최대가능도 근사가 굉장히 투박함에도 불구하고, 심층 신경망 구조를 학습하기에는 충분히 효과적인 방식이라고 한다. 심층 Q - 네트워크 ( Deep Q - Networks ) [ 편집 ] 2015년 2월, 강화 학습을 위한 가장 최신 딥 러닝 모델이 네이처에 소개되었다. [ 27 ] 응용 [ 편집 ] 자동 음성 인식 [ 편집 ] 아래 표는 TIMIT 데이터에 대한 자동 음성 인식 결과를 보여준다. 이 데이터셋은 딥 러닝의 초창기 평가를 위한 일반적인 데이터로서, 미국의 8가지 방언을 사용하는 총 630명의 사람이 읽은 10가지 문장으로 이루어져 있다. [ 28 ] 데이터의 크기가 작기 때문에 다양한 설정을 효과적으로 적용할 수 있다. 더 중요한 점은 T
velopment : A constructivist manifesto, " Behavioral and Brain Sciences, 20 ( 4 ), pp. 537 - 556, 1997. ↑ S. Blakeslee., " In brain's early growth, timetable may be critical, " The New York Times, Science Section, pp. B5 - B6, 1995. ↑ { BUFILL } E. Bufill, J. Agusti, R. Blesa., " Human neoteny revisited : The case of synaptic plasticity, " American Journal of Human Biology, 23 ( 6 ), pp. 729 - 739, 2011. ↑ C. Metz., " Facebook's'Deep Learning'Guru Revea
works for Acoustic Modeling in Speech Recognition : The shared views of four research groups, " IEEE Signal Processing Magazine, pp. 82 - 97, November 2012. ↑ Y. Bengio et al.., " Advances in optimizing recurrent networks, " ICASSP, 2013. ↑ G. Dahl et al.., " Improving DNNs for LVCSR using rectified linear units and dropout, " ICASSP, 2013. ↑ G. E. Hinton., " A Practical Guide to Training Restricted Boltzmann Machines, " Tech. Rep. UTML TR 2010 - 003
vised learning ) 을 수행하고 나머지 트레이닝셋에 대해서는 비지도학습 ( unsupervised learning ) 을 진행하며, 학습된 결과는 기존 학습의 결과와 앞서 분석된 메타태그 정보들을 종합하여 인식기가 완성 된다. 딥 러닝의 부활 이후 다양한 분야, 특히 자동 음성 인식 ( ASR, automatic speech recognition ) 과 컴퓨터비전 분야에서 최고수준의 성능을 보여주고 있으며 이들은 보통 딥 러닝의 새로운 응용들의 지속적인 성능 향상을 위해 만들어진 TIMIT ( Texas Instruments와 MIT가 제작한 음성 Database ), MNIST ( 이미지 클러스터링을 위한 hand - written 숫자 이미지 데이터베이스로 National Institute of Standards and Technology가 제작 ) 등의 데이터베이스를 사용했다. 최근에는 Convolution Neural Net
심층 학습(深層學習) 또는 딥 러닝(영어: deep structured learning, deep learning 또는 hierarchical learning)은 여러 '비선형 변환기법'의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(abstractions, 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업)를 시도하는 기계 학습 알고리즘의 집합으로 정의되며, 큰 틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야라고 이야기할 수 있다. 어떠한 데이터가 있을 때 이를 컴퓨터가 알아 들을 수 있는 형태(예를 들어 이미지의 경우는 픽셀정보를 열벡터로 표현하는 등)로 표현(representation)하고 이를 학습에 적용하기 위해 많은 연구(어떻게 하면 더 좋은 표현기법을 만들고 또 어떻게 이것들을 학습할 모델을 만들지에 대한)가 진행되고 있으며, 이러한 노력의 결과로 deep neural networks, convolutional deep neural networks, deep belief networks와 같은 다양한 딥 러닝 기법들이 컴퓨터 비전, 음성인식, 자연어 처리, 음성/신호처리 등 최첨단 분야에 적용되고 있다. 2012년 스탠포드대학의 앤드류 응과 구글이 함께한 딥 러닝 프로젝트에서는 16,000개의 컴퓨터 프로세서와 10억 개 이상의 neural networks 그리고 DNN(deep neural networks)을 이용하여 유튜브에 업로드 되어 있는 천만 개 넘는 비디오 중 고양이 인식에 성공하였다. 이 소프트웨어 프레임워크를 논문에서는 DistBelief로 언급하고 있다. 이뿐만 아니라 마이크로소프트, 페이스북 등도 연구팀을 인수하거나 자체 개발팀을 운영하면서 인상적인 업적들을 만들어 내고 있다.