딥 러닝 아키텍처는 딥러닝 알고리즘의 구조적 설계를 말합니다. 인간 뇌의 신경망을 모방하여 다양한 레이어(층)로 구성되며, 각 레이어에는 가중치와 편향을 가지고 있는 뉴런이 있습니다. 이러한 뉴런들이 입력 데이터를 받아 연산을 거쳐 출력하는 과정을 통해 복잡한 패턴을 학습하고 예측합니다.

 

흔히 사용되는 딥 러닝 아키텍처에는 CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), Transformer 등이 있습니다. 

CNN은 이미지 인식, 자연어 처리와 같은 시각 정보를 다루는 작업에 효과적이며, RNN은 순차적인 데이터(문장, 음성)를 처리하는 데 유용하며, Transformer는 자연어 처리에서 최근 높은 성능을 보이는 아키텍처입니다.

 

딥 러닝 아키텍처의 설계는 특정 작업에 적합한 레이어 구조, 활성화 함수, 학습 알고리즘 등을 선택하여 이루어집니다.