CNN

[book review] Easy! 딥러닝

혁펜하임님이 집필하신 리뷰어로 선정되어 이 글을 작성하게 되었습니다.혁펜하임님의 대학원 면접 기출 영상과 딥러닝 관련 수학 강의 영상을 재밌고 쉽게 보면서 대학원을 준비하는 과정에서 도움을 많이 받았는데 혁펜하임님의 책을 리뷰할 수 있다는 게 영광입니다. 이런 분들께 추천합니다!✔️ 딥러닝을 처음 공부하는데 어디서부터 시작해야할 지 막막한 분✔️ 복잡한 수식을 알기 쉽게 이해하고, 직관적으로 개념을 익히고 싶은 분 유튜브에 "Easy! 딥러닝"을 검색하면 딥러닝 이론 강의를 무료로 보실 수 있습니다. 책을 읽으시다가 추가적인 설명이 필요하다면 영상을 참고하셔도 좋고, 질문도 남길 수 있어 딥러닝을 이해하시는데 어려움이 없을 것 같습니다. 이 책은 현존하는 모든 인공지능 기술의 원리와 배경지식을 알아가고..

합성곱신경망, CNN(Convolutional neural network)

CNN은 이미지 인식과 음성 인식 등 다양한 곳에서 사용 되는데, 특히 이미지 인식 분야에서 딥러닝을 활용한 기법은 거의 CNN을 기초로 할 정도로 중요한 신경망 중 하나 입니다. CNN의 등장 ; 완전연결 계층(Fully Connected Layer)의 문제점 완전연결 신경망에서는 완전연결 계층(Affine 계층)을 사용했습니다. 완저연결계층에서는 인접하는 계층의 뉴런이 모두 연결되고 출력의 수는 임의로 정할 수 있습니다. 완전연결 계층의 문제점은 바로 데이터의 형상이 무시된다는 사실 입니다. 예를들어, (세로 * 가로 * 색상) 정보가 들어있는 3차원 이미지를 입력할 때 완전연결 계층은 1차원 데이터로 평탄화를 해줘야 합니다. 즉 3차원 속에서 의미를 갖는 본질적인 패턴의 형상을 무시하고 모든 입력 ..