
DNN, CNN, RNN, 그리고 GAN은 모두 딥러닝 모델의 유형으로, 각각의 모델은 특정 종류의 데이터 또는 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. 이들의 기본 개념과 주요 용도를 간단하게 설명하겠습니다.1. DNN (Deep Neural Network, 심층 신경망)기본 개념: 여러 개의 은닉층을 포함하는 전통적인 인공 신경망입니다. 각 레이어는 선형 변환과 비선형 활성화 함수를 통해 데이터를 변형합니다.주요 용도: 분류, 회귀, 패턴 인식 등 일반적인 머신러닝 문제에 사용됩니다. 예를 들어, 고객의 구매 이력 데이터를 사용하여 향후 구매 가능성을 예측할 수 있습니다.2. CNN (Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)기본 개념: 이미지 데이터의 합성곱 층을 사용하여 이..
DeepLearning
2024. 6. 26. 12:47
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