AI/pytorch2 [파이토치] 합성곱 신경망 (1) 이전에 언급한 여러 가지 신경망의 종류 중 합성곱 신경망입니다. ○ 합성곱층의 필요성 합성곱층을 사용하는 이유는 합성곱 신경망을 사용하는 이유와 같이 이미지와 영상 처리에 유용하기 때문입니다. 먼저 간략하게 이미지를 분석하는 방법을 예시로 알아보자면 일단 네모난 이미지를 3x3 배열로 나타낼 때 이후에 이걸 일자로 펼쳐서 가중치를 도입한 후 은닉층에 전달하게 됩니다. 그러나 위처럼 이미지를 펼쳐서 분석하게 되면 데이터의 공간적 구조를 무시하게 되는데, 이를 방지하기 위해 도입된 것이 합성곱층입니다. ○ 합성곱 신경망의 구조 합성곱 신경망은 기존의 여타 신경망과는 다르게 많은 층으로 구성됩니다. 나열하자면 입력층 / 합성곱층 / 풀링층 / 완전연결층 / 출력층으로 구성됩니다. 합성곱 신경망의 전체적인 흐름.. 2023. 2. 9. [파이토치] 딥러닝 시작 블로그 글 중에서 딥러닝을 다루고 있는 페이지가 있습니다. 본 글은 지난 글에서 이미 작성한 내용들은 제외하고 새로운 내용들을 위주로 넣었으니 참고 바랍니다. 참고하시면 되는 글은 해당 문단에서 알려드리겠습니다. 먼저 신경망을 구성하는 가장 기본적인 원리인 퍼셉트론입니다. 퍼셉트론은 AND, OR, NAND, XOR 등 여러 가지 게이트들로 이루어져 있고, 이들은 각각 논리회로들입니다. 자세한 설명은 블로그 내의 퍼셉트론 페이지에 있습니다. 간략하게 설명하자면 퍼셉트론은 많은 숫자들을 0과 1로 나타내는 하나의 과정입니다. 각각의 게이트들이 0과 1로 나타내는 과정과 결과는 다르지만 우리는 여기서 공통점을 찾을 수 있었습니다. 입력값에 대한 출력을 그래프 상으로 나타낼 때 정확히 하나의 직선으로 0과 1.. 2023. 2. 8. 이전 1 다음
