[논문리뷰]Deep learning_Yann LeCun, Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton
Deep learning의 발전 과정과 큰 줄기에 대해 궁금하다면 이 논문을 읽어보길 추천합니다. 아래 글은 해당 논문의 번역과 함께 약간의 필자의 첨언이 들어가있습니다 :) Deep learning Yann LeCun, Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton (27 May 2015) Nature volume 521, pages436–444(2015) 원문 Paper abstract 딥러닝은 다중 처리 계층으로 구성된 계산모델이 여러 추상화 단계의 데이터 표현을 배울 수 있도록합니다. (복잡한 데이터 표현을 배우게 한다는 말입니다.) 이 방법은 최신의 음성인식, 시각 물체 인식, 물체 탐지 그리고 약, 유전체학 등과 같은 영역에서 많은 발전을 이루었습니다. 딥러닝은 역전파 기법을 이용하..
LSTM으로 시계열 예측하기: 절차
이번 포스팅은 케라스의 LSTM을 이용한 시계열 예측입니다. 시계열 예측을 하려면 어떤 순서로 해야하는지에 대해서만 썼으며 자세한 코드는 귀차ㄴ 다음에 시간이 되면 쓰도록 하겠습니다. 아래 내용들은 지난 며칠간 인터넷의 예제 코드들과 시중의 책들을 보며 조금씩 알게된 것들로 혹여 잘못된 정보가 있을 시 알려주시면 감사하겠습니다. LSTMLSTM은 RNN의 변형 버전입니다. RNN은 순환신경망으로 다른 NN과 다르게 자신의 아웃풋을 다시 인풋으로 사용합니다. 돌고돈단거죠. 그런데 RNN은 기울기소실과 기울기폭발의 문제 때문에 아주 긴 시퀀스 데이터에서는 성능이 떨어집니다. 그래서 이를 보완하기위해 나온게 LSTM이고 따라서 시계열처럼 긴 자료를 가지고 모델링을 할 때 쓰입니다. LSTM 구조에 대한 자세한..