서론 딥러닝, 인공 신경망의 한 분야는 기계 학습의 중요한 영역으로 자리매김하고 있습니다. 특히, 여러 계층을 갖는 심층 신경망, 즉 딥 뉴럴 네트워크가 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이며 그 중요성이 부각되고 있습니다.
그러나 딥 뉴럴 네트워크는 그만큼의 성능을 달성하기 위해 많은 양의 데이터와 복잡한 구조, 그리고 그에 따른 높은 계산 비용이 필요하다는 문제점을 가지고 있습니다. 이 중에서도, 딥 뉴럴 네트워크의 학습에 있어서 가장 큰 문제점 중 하나는 'gradient vanishing'이라는 현상입니다.
이는 네트워크의 깊이가 깊어질수록, 즉 계층이 많아질수록 오차의 정보가 잘 전달되지 않아 학습이 잘 이루어지지 않는 문제를 의미합니다. 이러한 문제를 .....
