합성곱 신경망 개념 바로 알기
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합성곱 신경망 개념 세부 내용
합성곱 신경망 개념에 대해서 알아보아요.
합성곱 신경망은 영어로 Convolutional Neural Network라고 해요. 이를 줄여서 CNN이라고 합니다.
합성곱 신경망(Convolution Neural Network)은 이미지를 인식하기 위한 인공지능 기술입니다. 컴퓨터 비전 분야에서 사용하는 모델이에요. 합성곱 신경망은 이미지 데이터를 학습할 수 있는 인공지능 알고리즘이에요. 합성곱 신경망은 이미지를 인식 데이터를 학습하고 분류하는 과정을 거치게 됩니다. 합성 신경망은 필터링 과정과 분류 과정으로 구성됩니다. 필터링 과정에서는 이미지의 특징을 추출하는 영역이고 분류 과정에서는 클래스를 분류하는 부분입니다.
예를 들어 고양이 사진이 주어졌을 때 고양이 이미지의 특징을 합성 계층과 풀링 계층으로 구성되어 있는 은닉 계층에서 추출하고 합성 계층에서는 입력된 데이터를 필터를 적용하여 활성화 함수를 반영하게 되는데 풀링 계층에서는 선택적인 레이어 역할을 수행하는 과정을 거치게 됩니다. 그리고 결과적으로 고양이라고 하는 결론을 낼 수 있게 되는데 이 과정은 분류 과정에서 도출됩니다. 합성신경망(CNN)의 대표적인 모델로는 Alexnet, Restnet, YOLO가 있습니다.
YOLO는 우리가 아닌 욜로족이 아니라 You Only Look Once라고 하는 재밌는 이름을 가지고 있습니다. 합성곱 신경망에서는 합성곱 계층과 풀링 계층, 그리고 완전 연결 게층으로 크게 구성되어 있어요.
합성곱(Convolution)은 합성곱 신경망에서 가장 중요합니다.
합성신경망(CNN, Convolutional Neural Network)은 딥러닝의 한 종류로 이미지 인식과 패턴 인식에서 주로 사용하는 기술입니다. CNN은 생물학적 뇌의 시각 처리 방식에서 영감을 얻어 설계된 방법입니다. 합성 신경망의 네트워크는 입력 이미지를 여러 계층으로 구성된 컨볼루션(convolution)과 풀링(pooling) 계층을 통해 처리합니다.
1. 컨볼루션 계층(Convolution Layer): 입력 이미지에 대해 여러 개의 필터를 적용하여 특징을 감지하는 계층입니다. 필터는 입력 이미지를 훑으면서 특정 패턴이나 특징을 감지합니다. 컨볼루션 계층에서의 과정은 고차원의 입력 데이터를 저차원의 특징 맵(feature map)으로 변환합니다.
2. 풀링 계층(Pooling Layer): 특징 맵을 축소하여 연산량을 줄이고, 네트워크가 위치 변화에 더 강하게 만듭니다. 일반적으로 맥스 풀링(max pooling)이나 평균 풀링(average pooling)을 사용하여 특징 맵을 다운 샘플링합니다.
3. 완전 연결 계층(Fully Connected Layer): 특징을 추출하고 구분한 후에는, 완전 연결 계층이 이를 사용하여 최종 출력을 생성합니다. 이러한 계층은 이미지에 대한 분류 또는 예측을 수행합니다.
합성신경망(CNN)은 학습을 통해 필터의 가중치를 조정하여 입력 이미지에서 유용한 특징을 학습합니다. 이러한 특징 추출 및 분류 과정은 역전파(backpropagation) 알고리즘을 사용하여 수행됩니다. 합성신경망은 주로 컴퓨터 비전 분야에서 사용되며, 이미지 분류, 객체 검출, 얼굴 인식 등의 작업에 적합합니다.
