딥러닝(Deep Learning)의 배경과 원리 - CNN, RNN, LSTM 등

주요 이슈	세부 내용	비고
현실 데이터의 복잡성	기존 머신러닝 기법의 한계로 인해 인력에 의한 입력 필요
심층신뢰신경망(DBN)의 등장	깊은 신경망에서도 학습이 가능하게 됨.	이후 딥러닝으로 대체됨.
데이터 및 연산능력 폭증	인터넷, 스마트폰 등의 발전으로 인해 데이터 폭증 GPU의 병렬 연상, CUDA 플랫폼의 등장으로 연산능력 폭증 ReLU, Dropout, Batch Normalization 등으로 인해 학습 안정성 폭증