인공신경망1 인공신경망 (Artificial Neural Network, ANN)의 종류 및 구조 1. Deep Feedforward Network (DFN) DFN은 딥 러닝에서 가장 기본적으로 이용되는 인공신경망이다. 그림에서도 볼 수 있듯이 DFN은 입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어져 있으며, 보통은 2개 이상의 은닉층을 이용한다. DFN에서 입력 데이터는 입력층, 은닉층, 출력층의 순서로 전파된다. 구조에서 알 수 있듯이 DNF은 현재 입력된 데이터가 단순히 입력층, 은닉층, 출력층을 거치면서 예측값으로 변환된 뒤에 현재 데이터에 대한 정보는 완전히 사라집니다. 즉, 입력되었던 데이터들의 정보가 저장되지 않기 때문에 입력 순서에 따라 데이터 간의 종속성이 존재하는 시계열 데이터를 처리하는 데는 한계점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안된 것이 RNN 이다. 2. Recurrent.. 2022. 6. 17. 이전 1 다음
