딥 러닝 프레임워크의 비교 및 분석

• 영문명: A Comparison and Analysis of Deep Learning Framework
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 이요섭(Yo Seob Lee) 문필주(Phil Joo Moon)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제12권 제1호, 115~122쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2017.02.28

국문 초록

딥 러닝은 사람이 가르치지 않아도 컴퓨터가 스스로 사람처럼 학습할 수 있는 인공지능 기술이다. 딥 러닝은 세상을 이해하고 감지하는 인공지능을 개발하는데 가장 촉망받는 기술이 되고 있으며, 구글, 바이두, 페이스북 등이 가장 앞서서 개발을 하고 있다. 본 논문에서는 딥 러닝을 구현하는 딥 러닝 프레임워크의 종류에 대해 논의하고, 딥 러닝 프레임워크의 영상과 음성 인식 분야의 효율성에 대해 비교, 분석하고자 한다.

영문 초록

Deep learning is artificial intelligence technology that can teach people like themselves who need machine learning. Deep learning has become of the most promising in the development of artificial intelligence to understand the world and detection technology, and Google, Baidu and Facebook is the most developed in advance. In this paper, we discuss the kind of deep learning frameworks, compare and analyze the efficiency of the image and speech recognition field of it.

목차

요약

ABSTRACT

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 딥 러닝

Ⅲ. 심층 신경망

Ⅳ. 딥 러닝 프레임워크

Ⅴ. 딥 러닝 프레임워크의 비교 및 분석

Ⅵ. 결론

References

키워드

머신 러닝 딥 러닝 인공 지능 Machine Learning Deep Learning AI