{{위키데이터 속성 추적}}
{{기계 학습}}
'''심층 신뢰 신경망'''(Deep belief network, '''DBN''')은 [[기계 학습]]에서 생성적 그래픽 모델이거나 [[딥 러닝|심층]] [[신경망]] 클래스로, 여러 레이어의 [[잠재 변수]]("숨겨진 단위")로 구성되며 레이어 간 연결은 있지만 각 레이어 내 유닛 간 연결은 없다.<ref name="scholar">{{저널 인용| vauthors = Hinton G | title = Deep belief networks | doi = 10.4249/scholarpedia.5947 | journal = Scholarpedia | volume = 4 | issue = 5 | pages = 5947 | year = 2009 | bibcode = 2009SchpJ...4.5947H | doi-access = free }}</ref>

[[비지도 학습|지도 없이]] [[훈련용 검증용 테스트 데이터 세트|일련의 사례에 대해 훈련을 받으면]] DBN은 입력을 확률적으로 재구성하는 방법을 배울 수 있다.<ref name="scholar" /> 그런 다음 레이어는 [[특징 학습|특징 탐지기]] 역할을 한다. 이 학습 단계 후에는 분류를 수행하기 위해 감독을 통해 DBN을 추가로 훈련할 수 있다.<ref name="hinton06"/>

DBN은 [[제한된 볼츠만 머신]](RBM)<ref name="scholar"/> 또는 자동 인코더와 같은 단순하고 감독되지 않는 네트워크의 구성으로 볼 수 있으며, 여기서 각 하위 네트워크의 숨겨진 레이어는 다음 네트워크의 가시 레이어 역할을 한다.<ref>{{콘퍼런스 인용| first1 = Yoshua | last1 = Bengio | first2 = Pascal | last2 = Lamblin | first3 = Dan | last3 = Popovici | first4 = Hugh | last4 = Larochelle | name-list-style = vanc |title=Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks |conference=[[Conference on Neural Information Processing Systems|NIPS]] |year=2007 |url=http://papers.nips.cc/paper/3048-greedy-layer-wise-training-of-deep-networks.pdf}}</ref> RBM은 "가시적" 입력 레이어와 숨겨진 레이어가 있고 레이어 내부가 아닌 레이어 간 연결이 있는 [[그래프 (그래프 이론)|무향]] 생성 에너지 기반 모델이다. 이 구성은 레이어의 "가장 낮은" 쌍(가장 낮은 가시 레이어는 트레이닝 세트임)부터 시작하여 대조 발산이 각 하위 네트워크에 차례로 적용되는 빠른 레이어별 비지도 훈련 절차로 이어진다.

DBN이 한 번에 한 계층씩<ref name="hinton06">{{저널 인용| vauthors = Hinton GE, Osindero S, Teh YW | title = A fast learning algorithm for deep belief nets | journal = Neural Computation | volume = 18 | issue = 7 | pages = 1527–54 | date = July 2006 | pmid = 16764513 | doi = 10.1162/neco.2006.18.7.1527 | url = http://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/fastnc.pdf | author-link1 = Geoff Hinton | citeseerx = 10.1.1.76.1541 | s2cid = 2309950 }}</ref> [[탐욕 알고리즘|탐욕스럽게]] 훈련될 수 있다는 관찰은 최초의 효과적인 딥러닝 알고리즘 중 하나로 이어졌다.<ref>{{저널 인용| last1 = Bengio | first1 = Y. | doi = 10.1561/2200000006 | title = Learning Deep Architectures for AI | journal = Foundations and Trends in Machine Learning | volume = 2 | pages = 1–127| year = 2009 | url = http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/pointeurs/TR1312.pdf| citeseerx = 10.1.1.701.9550 }}</ref>{{rp|6}} 전반적으로, 실제 응용 및 시나리오에서 DBN의 매력적인 구현 및 사용이 많이 있다(예: [[뇌전도]]<ref>{{저널 인용| vauthors = Movahedi F, Coyle JL, Sejdic E | title = Deep Belief Networks for Electroencephalography: A Review of Recent Contributions and Future Outlooks | language = en-US | journal = IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics | volume = 22 | issue = 3 | pages = 642–652 | date = May 2018 | pmid = 28715343 | pmc = 5967386 | doi = 10.1109/jbhi.2017.2727218 }}</ref>, [[약물 발견]]<ref>{{저널 인용|last1=Ghasemi  |first1=Pérez-Sánchez|last2=Mehri |first2= Pérez-Garrido |year=2018 |title= Neural network and deep-learning algorithms used in QSAR studies: merits and drawbacks |journal=Drug Discovery Today |volume=23 |issue=10 |pages=1784–1790 |doi=10.1016/j.drudis.2018.06.016|pmid=29936244|s2cid=49418479 }}</ref><ref>{{저널 인용|last1=Ghasemi  |first1=Pérez-Sánchez|last2=Mehri |first2= fassihi |title= The Role of Different Sampling Methods in Improving Biological Activity Prediction Using Deep Belief Network |journal=Journal of Computational Chemistry|volume=38|year=2016 |issue=10 |pages=1–8 |doi=10.1002/jcc.24671|pmid=27862046|s2cid=12077015}}</ref><ref>{{저널 인용| vauthors = Gawehn E, Hiss JA, Schneider G | title = Deep Learning in Drug Discovery | journal = Molecular Informatics | volume = 35 | issue = 1 | pages = 3–14 | date = January 2016 | pmid = 27491648 | doi = 10.1002/minf.201501008 | s2cid = 10574953 | doi-access = free }}</ref>).

== 같이 보기 ==
* [[베이즈 네트워크]]
* [[딥 러닝]]

== 각주 ==
{{각주}}

== 외부 링크 ==
* {{웹 인용|title=Deep Belief Networks |url=http://deeplearning.net/tutorial/DBN.html |publisher=Deep Learning Tutorials}}
* {{웹 인용|title=Deep Belief Network Example |url=http://deeplearning4j.org/deepbeliefnetwork.html |access-date=2015-02-22 |archive-url=https://web.archive.org/web/20161003210144/http://deeplearning4j.org/deepbeliefnetwork.html |archive-date=2016-10-03 |url-status=dead |publisher=Deeplearning4j Tutorials}}

[[분류:확률 모델]]
[[분류:신경망 아키텍처]]