합성곱신경망2 [인공지능과 경영] 03 :: 딥러닝 개요 딥러닝 개요음성 인식, 이미지 식별 또는 예측 등 사람의 작업을 대신 수행하도록 컴퓨터를 학습시키는 일종의 머신러닝을 의미딥러닝의 핵심 요소인 신경망은 이미 문자 언어를 처리하고 분석하는 데 사용자연어 처리를 통해 텍스트 마이닝 기술은 고객의 불만 사항이나 진료기록, 뉴스, 보고서 등에서 특징적인 패턴을 발견하는 데 유용하게 사용 ANN(Artificial NeuralNetwork)DNN(Deep Neural Networks)CNN(Convolutional Deep Neural Networks)RNN(Recurrent Neural Network)DBN(Deep Belief Networks) 인공신경망(Artificial Neural Network) ANN 문제점 - 첫째, 학습 과정에서 파라미터의 최.. 2024. 8. 30. [딥러닝] 합성곱신경망모델(Convolution Neural Network) 합성곱신경망모델이전까지는 데이터 지금은 이미지를 보고 맞추는 것 컨볼루션 신경망(convolutional neural network, CNN) - 동물의 시각피질(visual cortex, 視覺皮質)의 구조에서 영감을 받아 만들어진 딥러닝 신경망 모델 시각피질의 신경세포 - 시야 내의 특정 영역에 대한 자극만 수용 -> 수용장(receptive field, 受容場) - 해당 영역의 특정 특징에 대해서만 반응 시각 자극이 1차 시각피질을 통해서 처리된 다음, 2차 시각피질을 경유하여, 3차 시각피질 등 여러 영역을 통과하여 계층적인 정보처리 - 정보가 계층적으로 처리되어 가면서 점차 추상적인 특징이 추출되어 시각 인식 컨볼루션 신경망은 Hubel과 Wiesel이 발견한 고양이의 시.. 2024. 8. 21. 이전 1 다음
