딥러닝이론1 2. 딥러닝 이론 1. 주요 딥러닝 모델 1.1 '특징'에 따른 CNN 1.2 '생성'에 따른 GAN, Auto Encoder 1.3 '메모리'에 따른 RNN 2. 신경망 학습 매커니즘 3. CNN (이미지) -Convolution Layer 와 Pooling Layer로 구성된, 이미지 처리에 좋은 성능을 가지는 인공신경망 -Convolution Layer : 컨볼루션 연산(필터연산)을 통해 특징(feature)를 추출하는 레이어 -Pooling Layer : Sub sampling 통한 차원의 축소로 max-pooling, average-pooling 활용 -Fully connected layer : 이전레이어의 모든 처리결과를 하나로 연결하여 이미지의 특징을 구분 -패딩(Padding) : 입력 이미지 주변을 0으로.. 2023. 4. 25. 이전 1 다음
