Deep Belief Networks(DBN)란?

2000년대 중반, 인공지능 분야에서 다시 주목받기 시작한 기술 중 하나가 바로 "딥 신뢰 신경망(Deep Belief Networks, DBN)"입니다. 이 개념은 2006년 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수가 제안하면서 딥러닝이 본격적으로 재조명되는 계기가 되었습니다.

그럼 DBN이란 무엇일까요? 간단히 말하면, 여러 층으로 구성된 인공 신경망 구조로, 복잡한 데이터의 특징을 단계적으로 학습할 수 있도록 만들어진 신경망입니다.

왜 중요한가요?

기존의 신경망은 층이 깊어질수록 학습이 어려워졌습니다. 특히, 여러 층을 가진 신경망에서는 정보가 잘 전달되지 않아 학습이 실패하는 경우가 많았죠. DBN은 이러한 문제를 해결하기 위해 "한 층씩 차례대로 학습"하는 방식을 도입했습니다.

어떻게 작동하나요?

DBN은 아래와 같은 과정을 따릅니다:

1. 제한 볼츠만 머신(RBM)*이라는 간단한 구조를 한 층으로 사용합니다.
2. 하나의 RBM이 학습을 마치면, 그 위에 또 다른 RBM을 얹어 같은 방식으로 학습합니다.
3. 이렇게 여러 층을 순차적으로 학습한 뒤, 전체 네트워크를 한 번에 미세 조정(fine-tuning)합니다.

이러한 방식을 통해 DBN은 이미지, 음성, 문자와 같은 복잡한 데이터에서도 의미 있는 패턴을 뽑아낼 수 있게 되었습니다.

* 제한 볼츠만 머신(RBM, Restricted Boltzmann Machine) 기계 학습에서 사용되는 확률 기반의 신경망 모델로, 주로 비지도 학습(unsupervised learning)에 활용됩니다. RBM은 데이터의 숨겨진 패턴이나 특징을 학습하여, 차원 축소, 특징 추출, 추천 시스템 등 다양한 분야에 적용됩니다.

쉽게 예를 들면

DBN은 마치 사람이 복잡한 문제를 하나하나 단계를 나눠서 푸는 것과 비슷합니다. 예를 들어, 얼굴을 인식한다고 할 때:

• 첫 번째 층은 눈, 코, 입 같은 단순한 특징을 찾고,
• 두 번째 층은 그것들을 조합해 얼굴 전체 구조를 이해하고,
• 세 번째 층은 이 얼굴이 누구인지 판단하는 식입니다.

이처럼 DBN은 복잡한 문제를 쉽게 쪼개서 단계적으로 이해하는 구조라고 생각하면 됩니다.

마무리

DBN은 오늘날 우리가 사용하는 딥러닝의 출발점 중 하나입니다. 이후 등장한 더 강력한 딥러닝 구조(CNN, RNN, Transformer 등)의 토대를 마련해준 중요한 기술이죠. 당시에는 단순히 이론적 실험이었지만, DBN은 현대 인공지능 발전의 중요한 전환점을 만든 계기였습니다.