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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김동하 (서울대학교) 백규승 (서울대학교) 김용대 (서울대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제28권 제6호
발행연도
2017.11
수록면
1,217 - 1,227 (11page)

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딥러닝은 영상 인식, 음성 인식 등 기존의 머신 러닝 기법들로 해결이 어려웠던 분야에서 매우 우수한 성능을 보였고, 그로 인해 딥러닝의 폭발적인 연구의 증가가 있었다. 좋은 성능을 보이는 모형 및 모수 추정 방법에 대한 연구들이 주를 이루고 있는 현 흐름 속에서 딥러닝의 이론적인 연구 또한 조심스럽게 진행되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝의 성공을 딥러닝 함수가 복잡한 함수를 효율적으로 잘 표현할 수 있음에 해답을 찾고, 이에 관련된 이론적인 연구들을 조사하여 분석하고자 한다.
#딥러닝 #복잡도 #선형 영역 #심층 신경망 함수 #함수 궤적 #함수 전이 #Complexity #deep learning #deep neural network #linear regions #trajectory of a function #transition of a function

목차

요약
1. 서론
2. 신경망 모형
3. 신경망 모형의 복잡도
4. 실험
5. 결론
References
Abstract

참고문헌 (34)

참고문헌 신청
Chung, J., Gulcehre, C., Cho, K. and Bengio, Y. (2014). Empirical evaluation of gated recurrent neural networks on sequence modeling. arXiv preprint arXiv:1412.3555. Clevert, D., Unterthiner, T. and Hochreiter, S. (2015). Fast and accurate deep network learning by exponential linear units (elus). arXiv preprint arXiv:1511.07289. Cybenko G. (1989). Approximation by superpositions of a sigmoidal function. Mathematics of Control, Signals, and Systems (MCSS), 2, 303-314. Eldan, R. and Shamir, O. (2016). The power of depth for feedforward neural networks. Conference on Learning Theory, 907-940. He, K., Zhang, X., Ren, S. and Sun, J. (2015). Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on imagenet classification. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 1026-1034.

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