[DL] 딥러닝 인공신경망 종류

딥러닝에서 사용되는 인공신경망의 종류 및 간단한 요약설명

1. ANN(Artificail Neural Network[인공신경망]) : 두뇌의 신경망을 흉내 낸 인공지능 기술.
2. DNN(Depp Neural Network[심층신경망]) : 은닉 계층을 여러개 쌓아서 만든 인공신경망.
3. CNN(Convolutional Neural Network[합성곱신경망]) : 영상 처리에 많이 활용되는 합성곱을 이용하는 신경망 기술.
4. RNN(Recurrent Neural Network[순환신경망]) : 계층의 출력이 순환하는 인공신경망.
5. AE(AutoEncoder[오토인코더]) : 비지도학습 인공신경망.
6. GAN(Generative Adverarial Network[생성적 적대 신경망]) : 경쟁을 통한 최적화를 수행하는 생성적 인공신경망.
7. UNET(U-shaped Network[유넷]) : 저차원과 고차원 정보를 모두 사용하여 이미지의 경계를 비롯한 특징을 추출하는 인공신경망.

참고 서적 : 코딩셰프의 3분 딥러닝 케라스맛