Feature Map 썸네일형 리스트형 곱셈과 덧셈만 알면 정말 쉬운 '합성곱' 【2】CNN_합성곱 신경망 / Convolutional Neural Networks의 이해 곱셈과 덧셈만 알면 정말 쉬운 '합성곱' 합성곱 연산은 CNN의 핵심원리라고 할 만큼 중요하다. 그런데, 합성곱은 곱셈과 덧셈만 이용하면 되는 매우 단순한 작업이다. 그림과 함께 보면 합성곱 연산을 쉽게 이해 할 수 있을 것이다. 아래의 그림을 보자. 먼저 합성곱 연산을 위해서는 재료가 되는 입력 데이터와 필터가 필요하다. 사이즈는 (높이, 너비)로 표현하며 필터는 주로 (3,3) 또는 (5,5) 와 같은 정방행렬을 사용한다. 미리 언급했듯이 CNN의 학습 대상은 필터의 값(weight)이므로 적절한 초기 값을 설정할 필요가 있다. 이때 우리가 1장에서 다루었던 초기화 방법들이 CNN의 필터 값을 초기화 할때에도 .. 더보기 합성곱 신경망 (CNN) / 고양이의 눈에서 답을 얻다. 【2】CNN_합성곱 신경망 / Convolutional Neural Networks의 이해 합성곱 신경망 (CNN) / 고양이의 눈에서 답을 얻다. 합성곱 신경망(Convolutional Neural network,CNN)은 딥러닝의 역사에서 최초로 상당한 성과를 거둔 신경망이다. 오늘 날 합성곱 신경망은 일부 복잡한 이미지 처리 문제에서 사람을 능가하는 성과를 내고 있다. 이번 장에서는 CNN이 어떻게 등장했고 구성 요소와 동작 원리를 살펴본 후에 발전된 형태의 CNN 구조까지 알아보도록 하겠다. "고양이의 눈에서 답을 얻다." 1950년대 허블(Hubel)과 비셀(Wiesel)은 고양이의 시각 피질 실험에서 고양이 시야의 한 쪽에 자극을 주었더니 전체 뉴런이 아닌 특정 뉴런만이 활성화되는 것을 발견했.. 더보기 이전 1 다음
