[모두의 딥러닝] lec 10-4. 레고처럼 넷트웍 모듈을 마음껏 쌓아보기

- 원하는대로 넷트웤을 조립할 수 있음 > 레고와 유사한 방식

 

Feedforward neural network

- 입력이 주어지면, 그것을 계속 쌓아서 결과를 뽑아냈었음

- 10, 20, 100단할까는 내 마음대로 정할 수 있음

- 넷트웤은 다양한 구조로 만들 수 있음

 

넷트웍 모듈의 다양한 구조

Fast forward

- 출력을 뽑아서 두 단 앞으로 추가 시키기

- 2015, 3%대 이하로 imagenet 인식을 만든 네트워크 구조

 

Split & merge

- 출력을 두개로 나누거나, 합치거나, 연산을 넣거나, 갈라지거나 등등으로 결과 예측

- 처음부터 입력을 여러개로 나누어서 넣는 경우 등등

 

Recurrent network

- 기존 앞으로만 갔던 모듈을 옆으로 나가보게 하면 어떨까?

> RNN 

 

 

우리가 원하는대로 레고 블록을 조립하여 잘 되는지 확인해보면 된다!