문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 인공신경망 (문단 편집) ===== 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP) ===== 본격적으로 인공신경망이라고 부르는 단계다. 단층 퍼셉트론에 대한 개선으로 노드에 비선형 함수를 사용하기 위해 입력층과 출력층 사이에 수많은 추가 층을 둔 것이 바로 다층 (Multi Layer) 퍼셉트론이다. 추가 층을 은닉층이라고 한다. 은닉층을 통해 퍼셉트론은 여러 층(Layer)을 구성하게 되며, 보통 은닉층을 1~4개 정도 둔다. 그런데 은닉층이 많으면 파라매터(연결관계)가 많아지니 무조건 좋아 보이지만, 필요 이상으로 많은 은닉층을 두는 것은 오히려 성능이 떨어진다고 알려져 있다. 그래서 다층 퍼셉트론은 입력층과 출력층까지 합쳐도 고작 보통 3~6개 층으로 되어 있다. 그런데 뉴스 등에서, 개발된 인공신경망을 살펴 보면 파라매터(연결관계)가 막 몇 억개나 된다고 한다. 그건 각 층을 이루는 노드의 수를 무진장 늘리고, 또한 각 노드에 할당된 파라미터(연결관계)의 개수를 다시 무진장 늘리고 합산해서 낸 수다. 전술했지만 한 층에는 여러 노드가 있을 수 있다. 다층 퍼셉트론은 단층 퍼샙트론보다 정확도가 높다. 그러나 사라지는 경사 문제 [* Vanishing Gradient Problem. MLP에서 층이 깊어질수록 역전파 알고리즘으로 의미있는 오류를 잘 전달하지 못하는 문제.], 과적합 문제 등이 있었고 당시 연산능력의 한계가 심했기 때문에 금새 사장되고 만다.저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기