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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
유지상 (광운대학교) 이규철 (광운대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회지(정보와통신) 한국통신학회지 (정보와통신) 제34권 제7호
발행연도
2017.6
수록면
17 - 24 (8page)

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Deep learning은 방대한 데이터와 고성능의 하드웨어를 이용하여 컴퓨터를 학습하는 인공지능 기술이다. 현재 영상 인식, 음성 인식, 데이터 마이닝, 지능형 로봇 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있다. 특히 영상 인식 분야에서는 인간의 인식 정확도인 95%를 웃도는 수치를 달성하였다. 이처럼 deep learning은 작업에 대한 높은 완성도를 제공하지만 그에 따른 높은 연산량도 요구된다. 과거 몇 년 동안 하드웨어의 발전은 상당히 복잡한 연산도 가능케 하였고, 따라서 높은 성능의 deep learning 기술도 구현할 수 있게 되었다. 본고에서는 영상 인식 분야에서 높은 인식률을 기록하였던 deep learning 기술을 소개하고자 한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 다양한 인공 신경망 기법
Ⅲ. 결론
참고문헌

참고문헌 (30)

참고문헌 신청
Steinbach M., Karypis G., and Kumar V. “A comparison of document clustering techniques,” KDD workshop on text mining, pp. 525-526. Friedman N., Geiger D., and Goldszmidt M. “Bayesian network classifiers,” Machine learning, pp. 131-163. Tan R. T. “Visibility in bad weather from a single image,” In Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1-8. Hopfield J. J. “Artificial neural networks,” IEEE Circuits and Devices Magazine, pp. 3-10. Collobert R., and Weston J. “A unified architecture for natural language processing: Deep neural networks with multitask learning,” In Proceedings of the 25th international conference, pp. 160-167.

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