Deep Learning2 반응형 [딥러닝 논문 리뷰] Understanding and Utilizing Deep Neural Networks Trained with Noisy Labels 이번에 포스팅할 논문은 "Understanding and Utilizing Deep Neural Networks Trained with Noisy Labels" 이라는 논문으로 2019 ICML에 accept된 논문입니다. 이 논문을 읽기전에 "Understanding Deep Learning Requires Rethinking Generalization" 이라는 논문을 읽어보시면 이해하는데 더 도움이 됩니다. 저 논문은 제가 이전에 포스팅 해 놓았으니 한번 읽어보시면 좋을 것 같습니다. https://bluediary8.tistory.com/10?category=609872 Understanding Deep Learning Requires Rethinking Generalization 이번에 포스팅 할.. 2019. 5. 30. 딥러닝이란 딥러닝은 1차적인 의미로는 인공신경망의 진화된 형태로 hidden layer가 2개 이상인 MLP를 의미한다. 하지만, 요즈음 딥러닝은 다양한 형태로 변형된 신경망을 (AE, DAE, SDA, CNN, RNN)등을 통틀어서 지칭한다 이러한 의미에서 딥러닝은 Representation Learning이라는 정의를 가지는데, 데이터의 복잡한 구조를 multiple level로 모델링을 하는 것이다. 쉽게 말해 다양한 층(layer)을 쌓아 각 층마다 데이터의 패턴을 학습시켜 각 층마다 학습시킨 패턴을 종합하는 과정으로 이해 할 수 있다. 딥러닝이 수년전부터 대두되는 이유는 크게 3가지의 이유가 있는데 첫번째로 기존의 인공신경망의 단점을 보완할 수 있는 알고리즘의 발전을 얘기 할 수 있고 두번째로는 학습시킬수.. 2017. 3. 21. 이전 1 다음
