잘난 척을 위한 한 줄 요약RBM은 입력의 확률분포를 배우는 2층짜리 생성모델이고, DBN은 그런 RBM을 여러 층 쌓아 “층층이 특징을 뽑아내자”는 초기 딥러닝의 대표 아이디어였다. RBM(제한된 볼츠만 머신)과 DBN(심층신뢰망), 왜 한때 딥러닝의 구원투수처럼 불렸을까먼저, 둘의 관계부터 잡자RBM과 DBN은 따로 떨어진 개념이 아니다.아주 거칠게 말하면 DBN은 RBM을 여러 층 쌓아 만든 구조라고 보면 된다. DBN은 여러 개의 잠재변수 층을 가진 생성모델로 설명되며, 각 층을 RBM이나 유사한 비지도 학습 모듈로 층별 학습하는 방식이 핵심이었다. 즉, RBM이 “부품”이라면 DBN은 그 부품을 층층이 쌓아 만든 “건물” 같은 느낌이다.그래서 이 둘은 같이 배워야 훨씬 이해가 쉽다. RBM은 무..