반응형 분류 전체보기20 컨볼루션 신경망(CNN)의 개념과 이해 1. 컨볼루션 신경망(CNN)컨볼루션컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 주로 이미지 및 비디오 인식, 분류 작업에 사용되는 딥러닝 모델입니다. CNN은 인간의 시각 시스템에서 영감을 받아 설계되었으며, 특히 공간적, 계층적 패턴 인식에 뛰어난 성능을 보입니다. 이 네트워크는 컨볼루션 층, 풀링 층, 완전 연결 층으로 구성되며, 각 층은 데이터의 특정 특성을 추출하고 분석합니다. CNN은 이미지 인식뿐만 아니라 자연어 처리, 자율 주행, 의료 영상 분석 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 2. CNN의 역사CNN의 발전은 인공지능과 딥러닝의 발전과 밀접하게 연관되어 있습니다. 주요 역사적 발전 단계를 살펴보면 다음과 같습니다. 1980년대 - 초기 개념CNN.. 2024. 7. 7. 자연어 처리(NLP)개념 자연어처리 (Natural Language Processing(NLP)는 인간의 언어를 이해하고 생성하는 인공지능(AI)의 하위 분야로, 컴퓨터가 자연어를 이해하고 처리하는 기술을 개발하는 것을 목표로 합니다. NLP는 언어학, 컴퓨터 과학, 인공지능, 통계학 등 다양한 학문이 융합된 분야로, 사람의 말을 컴퓨터가 이해할 수 있도록 돕는 중요한 기술입니다. 이러한 기술은 일상생활에서 많이 사용되고 있으며, 검색 엔진, 번역 서비스, 챗봇, 음성 인식 시스템 등 다양한 응용 분야에서 그 중요성이 점점 커지고 있습니다. 1. 자연어 처리의 역사자연어 처리의 역사는 크게 네 단계로 나눌 수 있습니다.초기 단계 (1950-1980년대)이 시기에는 주로 규칙 기반 접근법이 사용되었습니다. 초기의 NLP 시스템은 .. 2024. 7. 7. 심층신경망(Deep Neural Networks)의 개념과 이해 심층 신경망(Deep Neural Networks, DNN)은 인공지능(AI) 및 기계 학습(machine learning) 분야에서 중요한 역할을 하는 기술입니다. DNN은 인간의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망의 한 형태로, 여러 층의 노드(node) 또는 뉴런(neuron)을 사용하여 데이터를 처리하고 학습합니다. 이 글에서는 심층 신경망의 개념, 역사, 구성 요소, 학습 방법, 응용 분야, 그리고 현재 연구 동향 및 과제에 대해 서술하겠습니다. 1. 심층 신경망의 개념 1.1 정의 심층 신경망은 여러 개의 은닉층(hidden layer)을 포함하는 인공 신경망입니다. 일반적인 신경망(Neural Network)은 입력층(input layer), 은닉층, 출력층(output layer)으로 구성됩니.. 2024. 7. 6. 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN) 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)은 2014년 Ian Goodfellow와 그의 동료들에 의해 제안된 딥러닝(Deep Learning) 모델로, 두 개의 신경망이 상호 경쟁하면서 데이터를 생성하는 방식으로 동작합니다. 이 두 신경망은 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)로 불리며, 서로 경쟁하면서 성능을 개선합니다. GAN은 이미지 생성, 동영상 생성, 텍스트 생성, 데이터 증강 등 다양한 응용 분야에서 놀라운 성과를 거두고 있습니다. GAN의 기본 구조와 원리 1. 생성자(Generator) 생성자는 임의의 노이즈 벡터를 입력으로 받아 이를 통해 가짜 데이터를 생성하는 역할을 합니다. 생성자는 진짜와 구별할 수 없는 데이터.. 2024. 7. 4. 이전 1 2 3 4 5 다음