컨볼루션 신경망(CNN)

합성곱 신경망(CNN이라고도 함)은 컴퓨터 비전과 머신 러닝에 사용되는 인공 신경망의 일종입니다. 이미지 및 기타 유형의 데이터에서 특징을 식별하도록 설계되었습니다.

CNN은 입력 이미지를 가져와 필터 또는 커널 세트를 통과하여 특정 특징을 식별하는 컨볼루션 레이어라는 개념을 기반으로 합니다. 예를 들어, 컨볼루션 레이어는 이미지의 가장자리와 모양을 감지할 수 있습니다. 컨볼루션 레이어의 출력은 특징 벡터로, 객체를 식별하고 분류하는 데 사용됩니다.

CNN의 아키텍처는 컨볼루션 레이어, 풀링 레이어, 완전히 연결된 레이어로 구성됩니다. 컨볼루션 레이어는 이미지의 특징을 식별하는 역할을 담당합니다. 풀링 레이어는 특징 벡터의 차원을 줄이는 데 사용됩니다. 완전히 연결된 레이어는 식별된 특징과 클래스 간의 관계를 학습하는 데 사용됩니다.

CNN은 일반적으로 얼굴 인식, 물체 감지, 이미지 분할과 같은 이미지 관련 작업에 사용됩니다. 또한 감정 분석, 텍스트 분류, 질의응답 시스템을 위한 자연어 처리에도 사용할 수 있습니다.

CNN은 컴퓨터 비전과 자연어 처리 분야 외에도 의료, 로봇 공학, 자율 주행 차량, 데이터 마이닝 등에도 사용되고 있습니다. CNN의 잠재적 응용 분야는 사실상 무한합니다.

컨볼루션 신경망은 컴퓨터 비전과 머신 러닝을 위한 강력한 도구입니다. 이미지의 패턴과 특징을 식별함으로써 얼굴 인식부터 자율 주행 차량 내비게이션에 이르기까지 수많은 비전 관련 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.