728x90 CNN2 CNN(Convolutional Neural Network)의 원리와 응용 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 딥러닝에서 주로 이미지와 같은 구조화된 데이터를 처리하는 데 사용되는 신경망 구조입니다. CNN은 이미지에서 공간적 특징을 효율적으로 추출하고, 이를 기반으로 분류, 탐지, 세분화 등의 작업을 수행합니다. 이번 글에서는 CNN의 기본 원리와 구조, 주요 응용 사례를 살펴보겠습니다.1. CNN의 원리CNN은 합성곱 연산을 기반으로 이미지와 같은 데이터에서 특징을 추출하며, 핵심 원리는 다음과 같습니다:1.1 합성곱 연산 (Convolution)합성곱 연산은 필터(Filter) 또는 커널(Kernel)을 사용하여 입력 데이터에서 특징을 추출하는 과정입니다. 필터는 이미지의 특정 패턴(예: 가장자리, 색상 변화)을 감지합니다. 합성.. 2024. 12. 14. 딥러닝에서의 CNN(Convolutional Neural Network) 연구 딥러닝(Deep Learning)의 핵심 기술 중 하나인 CNN(Convolutional Neural Network)은 컴퓨터 비전과 이미지 처리에서 혁신적인 성과를 가져온 신경망 모델입니다. CNN은 이미지 데이터에서 특징(feature)을 추출하고 학습하는 데 최적화된 구조로, 전통적인 기계 학습 방식과 달리 사전 정의된 특징이 아닌 데이터를 기반으로 한 자동 특징 학습을 가능하게 합니다. 이번 글에서는 CNN의 기본 구조, 주요 연구 발전, 응용 분야를 중심으로 알아보겠습니다.1. CNN의 기본 구조와 원리CNN은 합성곱 층(Convolutional Layer), 풀링 층(Pooling Layer), 완전 연결 층(Fully Connected Layer)으로 구성되며, 이들 층이 결합하여 입력 데이.. 2024. 12. 11. 이전 1 다음 728x90
