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게이트 순환 유닛

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문제 분류 클러스터 분석 회귀 분석 이상 탐지 연관 규칙 강화 학습 구조 기반 예측 특징 공학 특징 학습 온라인 기계 학습 준지도 학습 비지도 학습 문법 유도
지도 학습 (통계적 분류 • 회귀 분석) 결정 트리 학습법 앙상블 학습법 (배깅, Boosting, 랜덤 포레스트) 최근접 이웃 탐색 k-NN 선형 회귀 나이브 베이즈 인공신경망 로지스틱 회귀 퍼셉트론 상관 벡터 머신(RVM) 서포트 벡터 머신(SVM)
클러스터 분석 BIRCH 계층적 군집화 k-평균 알고리즘 기댓값 최대화 알고리즘 DBSCAN OPTICS Mean-shift
차원 축소 인자 분석 CCA 독립 성분 분석 LDA 음수 미포함 행렬 분해 주성분 분석 t-SNE
그래프 모형 베이즈 네트워크 조건부 무작위장 은닉 마르코프 모형 잠재 디리클레 할당
이상 탐지 k-최근접 이웃 알고리즘 국소 특이점 요인
인공 신경망 오토인코더 딥 러닝 생성적 적대 신경망 다층 퍼셉트론 순환 신경망 LSTM GRU 제한된 볼츠만 머신 변환기 비전 자기조직화지도 합성곱 신경망
강화 학습 Q 러닝 SARSA 시간차 학습
이론 편향-분산 트레이드오프 계산학습이론 경험적 위험 최소화 PAC 러닝 통계적 학습이론 VC 이론
관련 문서 기계 학습 알고리즘 목록
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게이트 순환 유닛(Gated recurrent unit, GRU)은 한국인인 뉴욕대학교 조경현 교수가 제안한 순환 신경망이다. 장단기 메모리(LSTM)와 달리 출력 게이트가 없는 간단한 구조를 가진다.

이 글은 컴퓨터 과학에 관한 토막글입니다. 여러분의 지식으로 알차게 문서를 완성해 갑시다.

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인공신경망

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