딥러닝 관련 기본개념 정리 [1]

최근 CNN 기반의 Graph Convolutional Network나 Transformer 기반의 Encoder-Decoder 모델 등을 개발하고 있는데 업무를 진행하다 보면 확실히 나의 기본기가 부족하다는 것을 다시 한번 느끼게 된다...ㅜ 그래서 요즘 짬내면서 공부를 하고 있는데 공부를 하던 와중에 가장 기본이 되는 개념부터 정리가 필요하단 생각이 들었다. 그래서 공부를 하는 겸 블로그에도 글을 작성하여 정리해보려 한다. 딥러닝이 떠오르는 이유 AI에 대해 조금이라도 공부해본 분들은 모두 봤을만한 이미지.. 딥러닝의 개념은 예전부터 있어왔다. 수없이 많이 보셨을 위의 이미지에서 볼 수 있듯이 딥러닝의 개념은 AI(Artificial Intelligence)의 작은 범위 중 하나이다. 딥러닝이 최근(이라고 하기엔 이제 시간이 좀 지나긴 했지만..ㅎ) 더욱 각광받고 있는 이유는 성능이 더욱 강화된 하드웨어 이전보다 더 많아진 데이터 더 나아진 정규화(Normalization) 방법...

원문링크 : 딥러닝 관련 기본개념 정리 [1]