CNN

컨볼루션 신경망은 딥러닝에서 가장 성공한 모델이다.컴퓨터 비전은 컴퓨터에 시각을 부여하는 주제를 연구한다.컴퓨터 비전 기술은 딥러닝 이전과 이후가 확연히 다르다.딥러닝 이전에는 사람이 일일이 알고리즘을 구상하고 코딩헀으므로 크기,자세,조명,배경,잡음 등의 심한 변화에

6.2 컨볼루션 신경망의 구조와 동작 > 이 절에서는 컨볼루션 신경망의 핵심 연산인 컨볼루션의 우너리와 특성을 소개 , 컨볼루션 신경망이 어떻게 복잡한 컴퓨터 비전 문제를 푸는지에 대해 설명한다. 6.3 컨볼루션 연산으로 특징 맵 추출 > 컨볼루션은 신호에서

깊은 다층 퍼셉트론이 노드를 연결하는 가중치를 학습하는 점과 비교하면 두 신경망의 학습 알고리즘은 크게 다를 것으로 보인다.하지만 이들이 사용하는 손실 함수와 옵티마이저는 같다.손실함수 : 신경망이 범하는 오류를 측정한다.컨볼루션 신경망의 내부 구조는 깊은 다층 퍼셉트

cnn을 왜쓸까?