딥 러닝 알고리즘에는 어떤 수학적 모델과 계산 기술이 사용됩니까?

Question

딥 러닝은 머신 러닝의 하위 분야로, 기본적으로 3개 이상의 계층으로 된 신경망입니다. 이러한 신경망은 인간의 뇌의 능력에 한참 못 미치지만 인간의 뇌의 행동을 흉내내어 대량의 데이터로부터 학습을 수행합니다. 딥 러닝 알고리즘에는 어떤 수학적 모델과 계산 기술이 사용됩니까?

Answer 1

안녕하세요. 김학영 과학전문가입니다. 딥 러닝 알고리즘은 주로 인공 신경망을 사용하며, 수학적으로는 다층 퍼셉트론 (multilayer perceptron) 및 컨볼루션 신경망 (convolutional neural network), 순환 신경망 (recurrent neural network), 자기 회귀 모델 (autoregressive model) 등이 사용됩니다. 이러한 신경망 모델은 선형 대수, 확률 이론, 최적화 이론 등 다양한 수학적 모델과 계산 기술이 적용되어 학습이 이루어집니다. 예를 들어, 역전파 알고리즘 (backpropagation algorithm)은 신경망의 가중치를 최적화하는데 사용되며, 확률적 경사 하강법 (stochastic gradient descent)은 학습 속도를 향상시키는데 유용합니다. 또한, 컴퓨터 하드웨어의 발전과 함께 GPU와 같은 병렬 처리 기술이 딥 러닝 알고리즘의 계산 속도를 대폭 향상시켰습니다.