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..
