딥러닝에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
- 1
딥러닝 모델은 2개 이상의 은닉층을 가질 수 있으며 음성 인식, 자연어 처리 등에 활용된다.
오답 이유여러 은닉층을 둔 딥러닝 모델은 음성 인식·자연어 처리·영상 분석 등 복잡한 특징 학습에 활용된다. - 2
합성곱 계층(convolutional layer)은 이미지에 대한 특징 정보를 추출한다.
오답 이유합성곱 계층은 국소 영역의 필터 연산으로 이미지의 공간적 특징을 추출한다. - 3
LSTM(Long Short-Term Memory)은 장기 및 단기 메모리 기능을 포함하는 합성곱 신경망(convolutional neural network)이다.
정답 근거LSTM은 게이트와 셀 상태를 이용해 장기 의존성을 다루는 순환신경망(RNN) 계열이며 합성곱 신경망(CNN)이 아니다. - 4
순환 신경망(recurrent neural network)은 시간적으로 연속성이 있는 데이터를 처리하기 위한 인공 신경망이다.
오답 이유순환신경망은 이전 시점의 상태를 다음 시점 계산에 반영해 순서와 시간 의존성이 있는 데이터를 처리한다.
정답 3번
LSTM은 장기 의존성을 다루는 순환신경망 RNN 계열이지 CNN이 아니다
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- 공개 기출
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- 내용 검수 완료
- 해설 작성·검수
- 정처LAB 편집 기준
- 최종 검수
- 2026-08-09
컴퓨터구조 CPU·캐시·메모리 정리
명령어 실행, 캐시 지역성, 가상메모리 주소 변환을 중심으로 정리합니다.
- 파이프라이닝은 명령어 단계를 겹쳐 처리량을 높인다.
- 분기와 데이터 의존성은 파이프라인 해저드를 만든다.
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