딥 러닝과 신경망의 차이점은 무엇인가요?

모든 딥 러닝 시스템이 신경망으로 구성되어 있기 때문에 딥 러닝과 신경망이라는 용어는 같은 의미로 사용됩니다. 하지만 기술적 세부 사항은 서로 다릅니다. 신경망 기술에는 여러 가지 유형이 있으며, 이들 기술이 딥 러닝 시스템에서 모두 사용되는 것은 아닙니다.

이 비교에서 신경망이라는 용어는 피드포워드 신경망을 의미합니다. 피드포워드 신경망은 입력 노드에서 출력 노드까지 한 방향으로 데이터를 처리합니다. 이러한 네트워크를 단순 신경망이라고도 합니다.

다음은 피드포워드 신경망과 딥 러닝 시스템 간의 몇 가지 주요 차이점입니다.

아키텍처

단순한 신경망에서는 한 계층의 모든 노드가 다음 계층의 모든 노드에 연결됩니다. 숨겨진 계층은 하나뿐입니다.

반면 딥 러닝 시스템에는 여러 개의 숨겨진 계층이 있어 시스템의 깊이를 만들어냅니다.

딥 러닝 시스템은 크게 컨벌루션 신경망(CNN)과 순환 신경망(RNN)이라는 두 가지 유형으로 구분되며, 두 유형은 아키텍처가 서로 다릅니다.

CNN 아키텍처

CNN에는 세 가지 계층 그룹이 있습니다.

• 컨벌루션 계층은 사전 구성된 필터를 사용하여 입력한 데이터에서 정보를 추출합니다.
• 풀링 계층은 데이터의 차원을 줄여 데이터를 여러 부분 또는 영역으로 나눕니다.
• 완전 연결 계층은 계층 간에 추가 신경 경로를 생성합니다. 이를 통해 네트워크는 특성 간의 복잡한 관계를 학습하고 높은 수준의 예측을 수행할 수 있습니다.

CNN 아키텍처는 차원과 크기가 다양한 입력을 처리할 수 있으므로, 이미지와 비디오를 처리하는 데 활용할 수 있습니다. 

RNN 아키텍처 

RNN의 아키텍처는 일련의 순환 유닛으로 시각화할 수 있습니다.

각 유닛은 이전 유닛에 연결되어 유도 사이클을 형성합니다. 각 시간 단계마다 순환 유닛은 현재 입력을 가져와 이전의 숨겨진 상태와 결합합니다. 유닛은 출력을 생성하고 다음 시간 단계를 위해 숨겨진 상태를 업데이트합니다. 이 프로세스는 시퀀스의 각 입력에 대해 반복되므로, 네트워크가 시간 경과에 따른 종속성과 패턴을 캡처할 수 있습니다.

RNN은 언어 모델링, 음성 인식 및 감정 분석과 같은 자연어 기능에서 탁월한 성능을 발휘합니다.

복잡성

모든 신경망에는 뉴런 간의 각 연결과 관련한 가중치 및 편향을 비롯한 파라미터가 있습니다. 단순 신경망의 파라미터 수는 딥 러닝 시스템에 비해 상대적으로 적습니다. 따라서 단순 신경망은 덜 복잡하고 계산도 덜 까다롭습니다.

반면 딥 러닝 알고리즘은 노드 계층이 더 많기 때문에 단순 신경망보다 더 복잡합니다. 예를 들어 정보를 선택적으로 삭제하거나 유지할 수 있으므로 장기적인 데이터 의존성을 나타내는 데 유용합니다. 일부 딥 러닝 네트워크에는 오토인코더도 사용됩니다. 오토인코더에는 이상을 탐지하고 데이터를 압축하며 생성형 모델링을 지원하는 디코더 뉴런 계층이 있습니다. 따라서 대부분의 딥 신경망은 파라미터 수가 상당히 많고 계산이 매우 까다롭습니다.

교육

단순 신경망은 계층과 연결의 수가 적기 때문에 훈련 속도가 더 빠릅니다. 하지만 그런 단순성 때문에 학습할 수 있는 범위에도 한계가 있고, 복잡한 분석을 수행할 수 없습니다.

딥 러닝 시스템은 복잡한 패턴과 기술을 학습하는 능력이 훨씬 더 뛰어납니다. 다양한 숨겨진 계층을 사용하여 복잡한 시스템을 만들고, 복잡한 작업을 잘 수행하도록 훈련할 수 있습니다. 단, 이를 위해서는 더 많은 리소스와 더 큰 데이터 세트가 필요합니다.

성능

피드포워드 신경망은 단순한 패턴을 식별하거나 정보를 분류하는 것과 같은 기본적인 문제를 해결하는 데 있어서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 하지만 보다 복잡한 작업을 처리하는 데에는 어려움이 있습니다.

반면 딥 러닝 알고리즘은 여러 숨겨진 추상화 계층 덕분에 방대한 데이터 볼륨을 처리하고 분석할 수 있고, 자연어 처리(NLP) 및 음성 인식과 같은 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.

	딥 러닝 시스템	단순 신경망
아키텍처	컨볼루션 또는 반복을 지원하는 정열된 여러 개의 숨겨진 계층으로 구성됩니다.	신경망은 입력 계층, 숨겨진 계층, 출력 계층으로 구성됩니다. 신경망의 구조는 인간의 뇌를 모방한 것입니다.
복잡성	딥 러닝 네트워크는 기능에 따라 매우 복잡하기도 하며, 장단기 메모리(LSTM) 및 오토인코더와 같은 구조를 가지고 있습니다.	신경망은 계층이 몇 개뿐이므로 덜 복잡합니다.
성능	딥 러닝 알고리즘은 대규모 데이터 볼륨에 걸쳐 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.	신경망은 간단한 문제를 풀 때 뛰어난 성능을 발휘합니다.
교육	딥 러닝 알고리즘을 훈련하는 데 많은 비용과 리소스가 소요됩니다.	신경망이 단순하다는 것은 훈련 비용이 적게 든다는 것을 의미합니다.