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컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Networks, CNNs)의 작동 원리와 설계 방법컨볼루션 신경망(CNN)은 이미지 처리 및 분류 작업에서 매우 강력한 도구로 자리 잡았고CNN은 이미지를 분석하고 특징을 추출하는 능력으로 인해 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 이번 글에서는 CNN이 어떻게 이미지로부터 정보를 추출하고 이를 학습하여 이미지 분류 문제를 해결하는지, 그리고 직접 CNN 모델을 설계하는 방법에 대해 알아보겠습니다.1. CNN의 기본 작동 원리CNN이 이미지를 분석하는 과정은 세 가지 주요 단계로 나눌 수 있습니다: 필터링(Filter), 검출(Detect), 그리고 축소(Condense). 이러한 과정들을 통해 CNN은 이미지로부터 유용한 특징들을 추출해냅..

딥러닝이란 무엇인가?딥러닝은 기계 학습의 한 접근 방식으로, 깊이 있는 계산 스택이 특징입니다. 이러한 깊은 계산이 딥러닝 모델이 복잡하고 계층적인 패턴을 파악할 수 있게 해주며, 이는 가장 도전적인 실제 데이터셋에서 발견됩니다.신경망은 이러한 강력함과 확장성을 통해 딥러닝의 대표적인 모델이 되었습니다.선형 유닛 Linear Unity=wx+b신경망의 연결에는 w라고 하는 가중치가 있습니다. 값이 연결을 통해 흐를 때마다, 그 값을 연결의 가중치로 곱합니다.신경망은 가중치를 수정함으로써 "학습"합니다.b는 바이어스 (bias) 라고 불리는 특별한 종류의 가중치입니다. 바이어스는 입력 데이터와 연관되지 않은 출력 값을 조정할 수 있게 해줍니다.다중 입력 하나의 뉴런에 더 많은 입력 연결을 추가하여 각 추가..