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들어가며 Deep Belief Network(이하 DBN)는 제한된 볼쯔만 머신이라고도 불리는 Restricted Boltzmann Machine(이하 RBM)을 여러 층 쌓아 학습시킨 모델로 2006년 Hinton 교수가 연구하여 논문이 나온 Generative model(생성모델)입니다. 현재는 RBM의 방식은 잘 사용하지 않지만 현재의 딥러닝 구조와 상당히 유사하고 RBM을 여러층 쌓은 Deep Belief Network은 AutoEncoder의 전신이라고 불릴 정도로 구조와 역할이 닮았습니다. Neural Network가 지금처럼 활발히 연구가 되기전 weight의 초기화는 모델 학습에 있어서 엄청나게 중요한 요소였습니다. (물론 현재에도 마찬가지로 weight의 초기화는 굉장히 중요한 요소지만,..

최근에 겪은 여러가지 경험을 통해 성격을 좀 바꿔보자는 마음을 먹었다. 여러가지 요인이 통합적으로 작용했지만, 구글 부트캠프에서의 경험이 중요한 변수 중의 하나였다. 부트캠프에서 굉장히 motivate된 사람들과 공부하고, 똑똑한 사람들의 개발 블로그를 자주 보면서 대다수가 자신이 달성한 목표를 분기별로 정리하는 글을 작성했다는 사실을 발견했다. 물론 글 작성과 딥러닝 실력의 인과관계는 성립이 안되겠지만 일정 수준 이상의 상관관계는 있다고 생각되기 때문에 나도 작성해보려고 한다. 하지만 나는 고등학교 성격검사결과 자기반성0%로 일기를 쓰거나 나를 되돌아 보는 시간 갖는걸 절대 안하는 성격이다. 추가로 이렇게 구구절절 인스타그램에 글쓰는것도 귀찮아서 절대 안한다. 하지만 몇몇 성격에 영향을 끼치는 변수를 ..