전체 글112 CNN 의 구조와 기능적 특성 잘 정리된 블로그 링크 : https://89douner.tistory.com/57 3. CNN(Convolution Neural Network)는 어떤 구조인가요? 안녕하세요~ 이번글에서는 Convolution Neural Network(CNN)의 기본구조에 대해서 알아보도록 할거에요. CNN은 기본적으로 Convolution layer-Pooling layer-FC layer 순서로 진행이 되기 때문에 이에 대해서 차근차 89douner.tistory.com 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network, CNN) 은 이미지 인식, 객체 검출, 시각적 패턴 인식 등의 영상 처리 분야에서 주로 사용되는 신경망 구조입니다. CNN 의 기본 구성 요소와 기능적 특성에 대해 설명하겠습니.. 2023. 5. 6. Neural Network 의 구조적인 차이에 따른 특성 신경망의 구조적인 차이는 주로 층의 종류와 구성에 따라 달라집니다. 다양한 신경망 구조가 있으며, 각각의 구조는 특정 문제나 데이터에 대해 적합한 특성을 가지고 있습니다. 여기서는 기본적인 신경망 구조의 차이와 특성에 대해 설명하겠습니다. 완전 연결 신경망 (Fully Connected Neural Network, FCNN) 완전 연결 신경망은 각 층의 뉴런이 이전 층과 다음 층의 모든 뉴런과 연결되어 있는 구조입니다. 일반적으로 입력층, 여러 개의 은닉층, 출력층으로 구성되며, 다양한 분류 및 회귀 문제에 사용됩니다. 이러한 구조는 기본적인 신경망이지만, 많은 은닉층과 뉴런을 사용할 경우 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다. 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network, CNN) .. 2023. 5. 6. Neural Network 신경망(Neural Network)은 뇌의 신경 세포인 뉴런의 동작 원리를 모방하여 개발된 인공지능 모델입니다. 신경망은 다양한 머신러닝 문제를 해결하기 위한 강력한 도구로 널리 사용되고 있습니다. ※ 기본 구성과 특징 신경망은 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)으로 구성되어 있습니다. 각 층은 여러 개의 뉴런으로 구성되어 있으며, 이웃하는 층의 뉴런들 간에는 가중치(Weight)가 존재합니다. 뉴런은 활성화 함수(Activation Function)를 통해 비선형성을 주입하여 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다. 신경망의 핵심 특징은 다음과 같습니다: 다층 구조: 다수의 은닉층을 통해 복잡한 패턴을 효과적으로 학습할 수 있습니다. 분산 표현:.. 2023. 5. 6. Generative Model vs. Discriminative Model 생성 모델과 판별 모델은 머신러닝에서 데이터를 모델링하는 두 가지 주요 방법입니다. 이 두 모델은 데이터의 분포와 관련된 방식에 차이가 있습니다. https://sites.google.com/site/machlearnwiki/bayesian-learning/saengseong-model 생성 모델 - MLWiki 패턴 인식에서 분류에 쓰이는 모델은 크게 2가지이다. Generative model(생성 모델)과 discriminative model(판별 모델)이다. generative 모델은 sample data set을 생성하는 모델이다. 다시 말해서 학습하는 데이터 sites.google.com 패턴 인식에서 분류에 쓰이는 모델은 크게 2가지이다. Generative Model 과 Discriminat.. 2023. 5. 6. 이전 1 ··· 14 15 16 17 18 19 20 ··· 28 다음
