Neural Network (요약)

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1. Artificial Neural Network (인공신경망)
  • Overfitting이 문제점이 되어 잘 사용되지 않았었음
  • 2000년 초 해당 여러 문제가 해결되면서 많이 사용되기 시작
  • Training
    • Decide input, output, hidden layer's number of node
    • Find weight using training algorithm (Back-propagation algorithm)

2. Back-propagation algorithm
  • Input layer에서 멀어질수록 Chain Rule에 의해서 Update되는 Weight의 양이 적어진다.
  • Activation function
    • 미분 가능한 함수!
    • Sigmoid : 미분식 계산이 쉬움 $f^{\partial}(x) = f(x)(1-f(x))$

3. Deep Neural Network
  • Multiple hidden layers
  • Vanishing gradient problem
    • Sigmoid의 미분값은 0~0.25사이의 값
    • 여러 layer를 update 하게 되면 계속 작아지는 문제가 발생
    • ReLU
    • Layer-wise training
  • Overfitting
    • Collecting more data : consuming and expensive
    • Data augmentation
    • Dropout $\rightarrow$ Thinner model, ensemble, focus on more features(less idle node)
  • Local minima
    • Problem even with enough training data
    • Start with multiple random points

4. Deep Neural Networks (cont.)
  • 기존의 Machine Learning 방법의 경우 사람이 직접 feature를 선택(Hand crafted)하였고, 정보의 손실이 있어서 학습에 어려움이 있었다
  • 반면 DNN은 학습을 통해 Data에서 적합한 feature를 추출하여 사용한다
  • 유연하고 범용적으로 학습 가능한 프레임워크를 제공하여 다양한 활용이 가능하다
  • Supervised / Unsupervised 둘 다 가능
  • End-to-End system
  • 방대한 training data가 필요하다 (Data가 많아질수록 성능이 좋아진다)
  • GPU
  • Big Data
  • Better learning algorithms
  • Fat+Short vs. Thin+Tall
    • Fat+Short
    • Thin+Tall
    • Deep $\rightarrow$ Modularization
    • Modularization을 통해 각기 다른 Classifier를 학습하고 합성하게 된다.
    • 때문에 특정 적은 class에 대하여도 잘 작동 가능하게 만든다.


5. Convolutional Neural Network
  • Spatial correlation is local
  • Use : Locally connected layer & Weight sharing
  • Pooling : down sampling
    • Filter의 결과로 feature가 각기 다른 위치에서 발생할 수 있다
    • Data의 translation 변환에 대하여 robust하게 만들어 준다
    • Max-pooling
    • Average-pooling
    • L2-pooling






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