합성곱 신경망

합성공 신경망(CNN)

합성곱 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 합성곱 신경망으로는 LeNet(1998)과 AlexNet(2012)가 있으며, VGG, GoodLeNet, ResNet 등은 더 깊은 층을 쌓은 합성곱 신경만 기반의 심층 신경망(Depp Neural Network, DNN)이다.

개요

합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN)은 컴퓨터 과학의 일종으로 시각적 이미지를 분석하는 데 쓰이는 인공 신경망의 한 종류이다. 이것은 음성 인식이나 이미지 인식에서 주료 사용하는 신경망의 한 종류이다. 이 신경망은 다차원 배열 데이터를 처리하도록 구성 되어 있다. 따라서 컬러 이미지와 같은 다차원 배열 처리에 특화 되어 있다. 그렇기 때문에 이미지 인식 분야에서 딥러닝을 활용한 기법은 대부분 합성곱 신경망을 기초로 만들어졌다..

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