[shell] 딥 러닝 신경망 구조
인공 신경망은 인공지능 분야에서 높은 성능을 보여주고 있습니다. 특히 딥 러닝은 다양한 신경망 층을 쌓아서 복잡한 문제를 해결하는 데 사용됩니다.
1. 신경망의 기본 구조
신경망은 입력층, 은닉층, 그리고 출력층으로 구성됩니다. 각 층은 여러 개의 뉴런 (또는 노드) 으로 이루어져 있으며, 각 뉴런은 입력을 받아 가중치를 곱하고 활성화 함수를 통해 출력을 내보냅니다.
2. 딥 러닝 신경망의 구조
딥 러닝의 신경망은 여러 개의 은닉층을 가지고 있습니다. 이를 통해 신경망은 높은 수준의 추상화를 수행할 수 있습니다. 가장 간단한 딥 러닝 신경망 구조는 다층 퍼셉트론 입니다.
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
위 코드는 TensorFlow를 사용하여 간단한 다층 퍼셉트론을 정의한 것입니다.
딥 러닝의 다른 구조로는 순환 신경망 (RNN), 합성곱 신경망 (CNN), 그리고 그들의 결합인 순환 합성곱 신경망 (R-CNN) 등이 있습니다.
결론
딥 러닝의 신경망 구조는 여러 층의 신경망으로 구성되어 있으며, 이를 통해 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 이러한 구조는 다양한 응용 분야에 사용되고 있으며, 계속해서 발전하고 있습니다.