딥러닝

주요 딥러닝 모델 – CNN, RNN, GAN 등 다양한 모델

합성곱 신경망(CNN)

**합성곱 신경망(CNN)**은 이미지 처리와 컴퓨터 비전에 최적화된 모델입니다. CNN은 **합성곱 계층(convolutional layers)**을 통해 입력 이미지에서 **특징(feature)**을 자동으로 추출합니다. 이미지에서 저수준의 특징(예: 엣지, 모서리)을 먼저 추출하고, 이후 고수준의 특징(예: 얼굴, 물체)을 결합하여 최종적으로 분류나 예측을 수행합니다. CNN은 풀링(pooling) 계층을 사용하여 특징 맵을 압축하고, **전결합층(fully connected layers)**을 통해 최종 결과를 출력합니다. ResNet, VGG, Inception 등이 CNN의 대표적인 모델들입니다.

순환 신경망(RNN)

**순환 신경망(RNN)**은 시퀀스 데이터를 처리하는 데 강점을 가진 모델입니다. RNN은 입력 값을 순차적으로 처리하고, 이전의 출력을 현재 입력에 반영하여 시간적 의존성을 학습합니다. 이러한 특성 덕분에 RNN은 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 주식 예측 등에서 널리 사용됩니다. 그러나 기울기 소실 문제로 인해 긴 시퀀스를 처리하는 데 어려움이 있어, 이를 해결하기 위해 **LSTM(Long Short-Term Memory)**과 **GRU(Gated Recurrent Unit)**와 같은 변형 모델이 사용됩니다. 이들 모델은 긴 의존성을 잘 학습할 수 있도록 설계되었습니다.

생성적 적대 신경망(GAN)

**생성적 적대 신경망(GAN)**은 이미지 생성, 데이터 증강, 스타일 변환 등에 주로 사용되는 모델입니다. GAN은 두 개의 신경망—**생성자(Generator)**와 구별자(Discriminator)—가 경쟁적으로 학습하는 구조입니다. 생성자는 가짜 데이터를 생성하고, 구별자는 진짜와 가짜를 구분하려고 합니다. 이 과정에서 두 모델은 서로 상호작용하며, 생성자는 점점 더 진짜와 유사한 데이터를 생성하게 됩니다. GAN은 고해상도 이미지 생성, 이미지 변환, 동영상 생성 등 다양한 생성 문제에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. DCGAN, CycleGAN 등이 대표적인 GAN의 변형 모델입니다.

Transformer 모델

Transformer는 자연어 처리에서 주로 사용되는 자기 주의(attention) 기반 모델입니다. 기존 RNN 계열의 모델들과 달리, Transformer는 병렬 처리가 가능하며, 긴 시퀀스의 의존성도 효율적으로 학습할 수 있습니다. Transformer는 **인코더(encoder)**와 **디코더(decoder)**로 구성되며, **자기 주의 메커니즘(self-attention)**을 사용하여 각 단어 간의 상호작용을 학습합니다. Transformer는 BERT, GPT와 같은 최신 NLP 모델의 기반이 되며, 기계 번역, 질문 응답, 텍스트 생성 등 다양한 자연어 처리 작업에서 우수한 성능을 보입니다.

강화 학습 모델

**강화 학습(Reinforcement Learning)**은 **에이전트(agent)**가 **환경(environment)**과 상호작용하며 **최적의 행동(policy)**을 학습하는 모델입니다. 강화 학습은 **보상(reward)**을 기반으로 하여, 에이전트가 주어진 상황에서 최적의 행동을 선택하도록 학습합니다. 이 모델은 게임에서부터 로봇 제어, 자율 주행 자동차에 이르기까지 다양한 분야에 활용됩니다. Q-learning, Deep Q-Network(DQN), Proximal Policy Optimization(PPO) 등의 알고리즘은 강화 학습의 대표적인 모델들로, 상태와 행동을 기반으로 최적의 전략을 학습합니다.