CNN(Convolutional Neural Network)

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CNN(Convolutional Neural Network)

·         컨볼루션 신경망 합성곱 신경망

·         일반 신경망으로 이미지를 분류할 물체의 방향과 장소에 따라 인식의 문제가  나타나게 되는데 반해 우리 시각 피질의 신경 세포들은 물체의 방향과 장소가 바뀌어도 문제없이 인식할 있습니다. 이러한 신경생물학적 관찰이 컨볼루션 신경망 구조 설계에 동기를 부여하게 되었습니다.

·         컨볼루션 신경망은 물체의 위치와 방향에 관계없이 물체의 고유한 특징을 학습할 있습니다.

·         다층 신경망의 종류입니다.

·         역전파 알고리즘을 사용하여 학습합니다.

·         이미지의 픽셀값으로부터 직접 시각 패턴을 학습할 있습니다.

·         최소한의 전처리(preprocess) 사용하도록 설계된 다계층 퍼셉트론(multilayer perceptrons) 종류입니다.

·         CNN 하나 또는 여러개의 합성곱 계층과 위에 올려진 일반적인 인공 신경망 계층들로 이루어져 있으며, 가중치와 통합 계층(pooling layer)들을 추가로 활용합니다. 이러한 구조 덕분에 CNN 2차원 구조의 입력 데이터를 충분히 활용할 있습니다. 다른 러닝 구조들과 비교해서, CNN 영상, 음성 분야 모두에서 좋은 성능을 보여주고 있습니다.

 

 

https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network

http://bit.ly/2OH92TI