합성곱 신경망(CNN): 디지털 시대의 시각적 이해
2024. 2. 3.
1) 서론 합성곱 신경망(Convolutional Neural Networks, CNN)은 이미지 인식, 분류 및 분석과 같은 컴퓨터 비전 문제를 해결하기 위해 고안된 심층 학습 모델의 일종입니다. 디지털 이미지를 처리하는 데 있어서 CNN은 그 효율성과 정확도로 인해 혁명적인 기술로 자리매김했습니다. 이 글에서는 CNN의 기본 구조와 원리, 주요 응용 분야, 그리고 이 기술이 미래에 어떻게 발전할 수 있는지에 대해 탐구해보겠습니다. 2) 본문 a. CNN의 구조와 작동 원리 CNN은 다층 구조로 이루어져 있으며, 각 층은 이미지로부터 특징을 추출하는 데 특화되어 있습니다. 기본적으로 CNN은 합성곱 계층(Convolutional Layer), 활성화 함수(ReLU 등), 풀링 계층(Pooling Lay..
