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I. Gradient descent vanishing 해결 위한 심층신뢰망 가. 심층신뢰망 (DBN, Deep Belief Network)의 개념 입력층과 은닉층으로 구성된 RBM을 블록처럼 여러 층으로 쌓인 형태로 연결된 신경망 (딥러닝의 일종) RBM: 제한된 볼츠만 머신(Restricted Boltzmann Machine) 나. 심층신뢰망의 개발 배경 피드포워드 신경망에서 신경망의 층 수가 늘어나면서 발생하는 경사감소 소멸(Gradient Descent Vanishing) 문제 해결 필요 다. 심층신뢰망의 특징 비지도

I. Hidden Parameter 추정, 은닉 마르코프 모델(HMM) 가. 은닉 마르코프 모델 (Hidden Markov Model)의 개념 관측 불가능한 은닉 상태를 관측이 가능한 결과를 통해 모델링(모형화)하는 이중 확률론적 모델 나. HMM 기반이 되는 마르코프 모델(MM)의 가정 – 특정 사건이 관측될 확률은 이전 시간 관측 결과에 의존하며, 상태를 직접 볼 수는 없음   II. 은닉 마르코프 모델(HMM)의 기본