심층학습/Computer Vision (3) 썸네일형 리스트형 합성곱 신경망 (Convolution Neural Network) - CNN의 동작 방식 본 포스팅은 Ian Goodfellow 등 2인이 저술한 심층학습(Deep Learning Adaptive Computation and Machine Learning)및 오일석 저술의 기계학습 등을 기반으로 작성합니다. 지난 포스팅에서는 합성곱 신경망의 합성곱에 대해서 알아봤습니다. 이번 포스팅에서는 1. 합성곱이 무엇인가? 2. 합성곱을 사용하는 이유는 무엇인가? 3. 그래서 CNN은 어떻게 동작하는가? 이번에는 CNN의 동작 방식에 대해서 이해해보도록 하죠. 다음 그림은 Mnist Dataset에서 추출한 손글씨 그림입니다. 데이터 사이언스를 공부하는 이들에게는 아주 익숙한 데이터입니다. 이 그림은 손글씨의 숫자를 구별해내는 알고리즘을 개발하는데 큰 도움을 주었죠. 이 그림은 28*28 사이즈의 픽셀.. 합성곱 신경망 (Convolution Neural Network) - 합성곱 신경망의 동기 본 포스팅은 Ian Goodfellow 등 2인이 저술한 심층학습(Deep Learning Adaptive Computation and Machine Learning)및 오일석 저술의 기계학습 등을 기반으로 작성합니다. 지난 포스팅에서는 합성곱 신경망의 합성곱에 대해서 알아봤습니다. 이번 포스팅에서는 1. 합성곱이 무엇인가? 2. 합성곱을 사용하는 이유는 무엇인가? 3. 그래서 CNN은 어떻게 동작하는가? 이 중, 합성곱을 사용하는 이유에 대해서 좀 더 파헤쳐 보죠. 합성곱 신경망에서는 머신러닝 시스템을 개선하는데 도움이 되는 세 가지 개념을 사용합니다. 1. 희소 상호작용 2. 매개변수 공유 3. 등변 표현 0. 정상성(Stationarity) 정상성이란 확률론에서 시계열의 통계적 속성이 시간에 관계없.. 합성곱 신경망 (Convolution Neural Network) - 합성곱의 이해 본 포스팅은 Ian Goodfellow 등 2인이 저술한 심층학습(Deep Learning Adaptive Computation and Machine Learning)및 오일석 저술의 기계학습 을 기반으로 작성합니다. 이번 포스팅은 합성곱 신경망입니다. CNN이라는 이름으로 더 익숙할 거 같은데 영상이나 이미지를 다루는 컴퓨터 비전, 추천 시스템 등을 주도하는 획기적인 알고리즘이죠. 일단 이번 포스팅에서 이해해볼 것들은 1. 합성곱이 무엇인가? 2. 합성곱을 사용하는 이유는 무엇인가? 3. 그래서 CNN은 어떻게 동작하는가? 이 세 가지를 일단 중점적으로 파악해보죠. 1. 합성곱의 의미? 일단 합성곱의 정의는 다음과 같습니다. 합성곱 (合成-), 또는 콘벌루션 (convolution)은 하나의 함수와 또.. 이전 1 다음
