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'''합성공 신경망'''(Convolutional Neural Network, CNN)은<!--convelutional neural network, Cnn--> [[합성곱]](Convolutioon) 연산을 사용하는 [[ANN]](Artificial Neural Network) 중의 하나이다. 합성곱을 사용하면 3차원 데이터의 공간적인 정보를 유지한 채 다음 레이어로 보낼 수 있다. 대표적인 합성공 신경망으로는 [[LeNet]](1998)과 [[AlexNet]](2012)가 있으며, [[VGG]], [[GoodLeNet]], [[ResNet]] 등은 더 깊은 층을 쌓은 합성공 신경만 기반의 [[심층 신경망]](Depp Neural Network, DNN)이다. | '''합성공 신경망'''(Convolutional Neural Network, CNN)은<!--convelutional neural network, Cnn--> [[합성곱]](Convolutioon) 연산을 사용하는 [[ANN]](Artificial Neural Network) 중의 하나이다. 합성곱을 사용하면 3차원 데이터의 공간적인 정보를 유지한 채 다음 레이어로 보낼 수 있다. 대표적인 합성공 신경망으로는 [[LeNet]](1998)과 [[AlexNet]](2012)가 있으며, [[VGG]], [[GoodLeNet]], [[ResNet]] 등은 더 깊은 층을 쌓은 합성공 신경만 기반의 [[심층 신경망]](Depp Neural Network, DNN)이다. |
2019년 9월 18일 (수) 10:18 판
합성공 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 합성곱(Convolutioon) 연산을 사용하는 ANN(Artificial Neural Network) 중의 하나이다. 합성곱을 사용하면 3차원 데이터의 공간적인 정보를 유지한 채 다음 레이어로 보낼 수 있다. 대표적인 합성공 신경망으로는 LeNet(1998)과 AlexNet(2012)가 있으며, VGG, GoodLeNet, ResNet 등은 더 깊은 층을 쌓은 합성공 신경만 기반의 심층 신경망(Depp Neural Network, DNN)이다.
개요
특징
각주
동영상
참고자료
같이보기
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