CNN(Convolutional Neural Network)

 

 

 

CNN(Convolutional Neural Network)

·         ≒ 컨볼루션 신경망 ≒ 합성곱 신경망

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

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

·         다층 신경망의 한 종류입니다.

·         역전파 알고리즘을 사용하여 학습합니다.

·         이미지의 픽셀값으로부터 직접 시각 패턴을 학습할 수 있습니다.

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

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

 

 

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

http://bit.ly/2OH92TI