딥러닝 논문 트렌드 - Historical Review

지금까지 어떤 연구들이 중요했고, 트렌드인지 살펴보자. 2012 – AlexNet : 딥러닝의 역사적 시작. 이미지가 들어갔을 때 분류하는 것이 목적. 딥러닝의 성능을 보여줌 2013 – DQN : 딥마인드, 알파고 등의 기반 2014 – Encoder/Decoder : 단어가 주어졌을 때 시퀀스를 만들 때 활용 2014 – Adam Optimizer : 실험결과가 웬만하면 잘나온다 2015 – Generative Adversarial Network : 네트워크가 생성자(Generator) / 구분자 (Discriminator) 를 만들어서 학습 술 마시는 게 연구에 좋다는 사례 2015 – Residual Networks : Network를 깊게 쌓을 수 있게 만들어줌 (원래는 성능이 안 나와서 깊게 ..