[머신러닝] [single / multi / shallow / deep] neural network 명칭 정리

머신러닝에서 여러 neural network를 공부하다 보면, neural network에 대해서 이름을 single layer neural network, multi layer neural network, 또는 shallow neural network, deep neural network라고 불리어지는 것을 확인할 수 있는데요, 이러한 명칭에 대해서 처음에 정리가 안되어 있으면 헷갈리실 수 있습니다. 따라서 각 명칭은 어떠한 neural network를 가리키는지 빠르게 알아보도록 하겠습니다.

 

 

1. single layer neural network vs multi layer neural network

먼저, single layer neural network는 말 그대로 neural network에서 층을 하나만 갖고 있는 것으로, 은닉층(hidden layer)이 없는 neural network를 말합니다. 따라서 single layer neural network는 Input layer와 Ouput layer로만 이루어져 있습니다.

 

반면, multi layer neural network 역시 말 그대로 은닉층을 여러 개 갖고 있는 neural network로, Input layer, Hidden Layer, Output Layer로 이루어져 있습니다.

 

따라서 만약 은닉층이 없는 neural network라면 single layer neural network, 은닉층이 여러 개 있다면 multi layer neural network라고 부른답니다.

 

 

2. shallow neural network vs deep neural network

한편, shallow neural network와 deep neural network 모두 multi layer neural network 에 속하는 신경망인데요, 

shallow neural network는 은닉층을 1개만 갖고 있는 neural network를 말합니다.

 

반면, deep neural network는 은닉층을 2개 이상 갖고 있는 neural network를 말합니다.

 

즉, shallow neural network와 deep neural network는 은닉층 개수에 따라 부르는 명칭이랍니다.

 

 

 

이렇게, neural network의 여러 명칭에 대해서 살펴보았는데요, 각 명칭에 대해 잘 기억하시기 바랍니다!