DL Basic 04 - Multilayer Perceptron : Deep learning의 Deep을 Deep하게 Dig 해 보자

Multilayer Perceptron

Deep Learning 이란 이름에 Deep 이 붙도록 만든 기술.

당시로서는 Linear Regression의 한계로 오랫동안 정체되어 있던 Machine learning계에 새로운 활력을 불어 넣었던 기술이다.

 

이번 클립에서는 Meltilayer Perceptron 에서 중요한 개념인 Non-linearity의 구현 방법과 Active Function 그리고 overfit을 해결하기 위한 Dropout 등의 기술에 대해 설명 한다.

 

ReLU, Sigmoid, Tanh 등 여러 활성화 함수들도 알아보고 Vanishing Gradient (기울기 소실) 문제를 해결하기 위해 이 Activation Function이 어떻게 사용되는지도 알아본다.

 

https://youtu.be/QwaPuylNYZI?si=48LoA2qxjCUlK4s8