딥러닝 (2) 썸네일형 리스트형 딥러닝 - CNN CNN 이란? Convolutional Neural Network 의 약자로 딥 러닝에서 주로 이미지나 영상을 처리할 때 사용되는 인공 신경망이다. CNN의 기본 4단계 1) input_shape: 분석 단위 (이미지 한 장의 크기) = (가로 * 세로 * 채널) 흑백 --> 채널 = 1 컬러 --> 채널 = 3 2) Convolutional Layer 로 지역적 특성을 찾고 레이어와 노드수를 늘려간다. Convolutional Layer는 DNN모델의 은닉층과 달리 보통 노드수를 점점 늘려서 설정한다. 3) Maxpooling Layer로 데이터를 요약(압축) 한다. 4) Flatten으로 펼쳐서 Dense Layer 에 연결한다. *Flatten 이란? 이미지를 픽셀 단위로 잘라서 한 줄로 이어붙여 .. 딥러닝 - 딥러닝의 의미와 구조 딥러닝이란? 딥러닝은 머신러닝의 한 방법이다. 머신러닝에서 우리가 직접 학습시켜 주던 부분을 딥러닝에서는 인공신경망을 통해 머신이 직접 훈련하고 규칙을 찾아낸다. 딥러닝의 구조 위 그림을 보면 4개의 요소가 각각의 가중치를 고려하여 하나의 값이 도출된다. 처음에 들어가는 4개의 요소를 input 이라고 하고 input은 layer 라고 하지 않는다. 딥러닝에서 가중치는 머신이 알아서 정하기 때문에 알 수 없다. 인풋과 아웃풋 레이어 사이에 원하는 만큼 레이어를 추가할 수 있다. 그 사이에 있는 레이어는 히든 레이어라고 부르며 각 레이어의 노드 수도 지정할 수 있다. 노드 수가 지정되면 레이어에서는 각각 새로운 특징과 가중치로 데이터를 분석하고 다음 레이어로 넘겨준다. 그 과정에서 생성되는 새로운 특징과 .. 이전 1 다음
