DBN(Deep Belief Networks)

DBN(Deep Belief Networks)은 깊은 신뢰 신경망 구조를 사용하여 비지도 학습을 수행하는 머신러닝 알고리즘입니다.

DBN은 RBM(제한된 볼츠만 머신)을 기본 블록으로 사용합니다. RBM은 양방향 그래프를 가진 노드들로 이루어져 있으며, 각 노드는 확률 분포를 가지고 있습니다. 두 개의 층으로 구성된 RBM은 입력 층과 숨겨진 층을 가지고 있습니다. 이전 층의 출력이 다음 층의 입력으로 사용되는 구조로 이루어져 있으며, 출력의 값은 확률로 나타내어집니다.

DBN은 이러한 RBM을 여러 층으로 쌓은 구조를 가지고 있습니다. 층을 추가함으로써 더 복잡한 특징을 추출할 수 있습니다.

또한 DBN은 초기 가중치를 RBM의 학습을 통해 얻어집니다. 이후 역전파 알고리즘을 사용하여 미세 조정이 이루어지며, 최종적으로 분류나 회귀 문제를 해결하는 데 사용됩니다.

DBN은 음성 인식, 이미지 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 딥러닝의 선구자 중 하나로 인식되고 있습니다