본문 바로가기

CNN

시계열 데이터와 딥러닝 AI 기반 기술 2020. 3. 13. 우리가 얻을 수 있는 데이터는 다양한 형태를 가지고 있습니다. 이런 데이터의 형태는 딥러닝과 어떤 관계가 있을까요? 한 번쯤은 궁금했던 적이 있으신가요? 우리가 선택할 수 있는 많은 딥러닝 교육들 중에서 가장 쉽게 만나는 딥러닝 모델에는 이미지, 영상에 대한 분류 ,인식, 검출, 변환 등의 작업에 많이 활용되는 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)이 있습니다. 대부분의 딥러닝 강좌에서는 신경망의 구조, 다중 퍼셉트론 등의 기초 개념을 설명한 후 바로 CNN의 설명으로 넘어가는 경우가 많습니다. 그리고 CNN을 비롯하여 영상, 이미지에 관련된 다양한 알고리즘과 예제들을 살펴보고 나면 강의가 끝나버립니다. 장기 강좌를 신청하지 않으면 말이죠. 기간이 넉넉한 강좌라면 C..
우리의 눈과 뇌에서 일어나는 시각정보 처리과정 AI 기반 기술 2019. 11. 29. 이번 글에서는 우리 눈과 뇌에서 일어나는 시각정보 처리에 대하여 살펴보도록 하겠습니다. 우리 몸이 천냥이라면 그 중에서 눈이 900냥이라는 말이 있습니다. 그만큼 눈이 중요하다는 것을 우리 조상들은 오랜 옛날부터 이야기 해 오고 있었는데요. 실제로 우리가 받아들이는 감각 정보의 77%가 시각정보이며, 따라서 시각정보의 처리 기능은 우리의 뇌가 정보를 받아들이기 위한 가장 핵심이 되는 기능이라고 볼 수 있습니다. 시각정보는 우리의 눈에서 시작하여 시신경을 통해 뇌까지 흘러가면서 다양한 처리 과정을 거치게 됩니다. 대표적으로 눈과 망막, 시신경, 뇌의 세 부분으로 구분되어 처리되고 있습니다. 그럼 먼저 눈과 망막의 구조와 눈과 망막에서 처리되는 내용부터 살펴보도록 하겠습니다. 아래의 그림을 보시죠. 빛이 들..
CNN 모델의 기초 AI 기반 기술 2019. 11. 29. 이번 글에서는 딥러닝 기반 영상인식의 가장 기본이 되는 모델인 CNN에 대해서 살펴보겠습니다. CNN(Convolution Neural Network)은 딥러닝 기반의 영상인식 분야에 있어서 가장 기본이 되는 모델이라고 할 수 있습니다. CNN 모델은 Convolution, 즉 합성곱을 이용하여 이미지 처리에 필요한 가중치의 수를 줄임으로써 연산량의 감소와 효과적인 이미지 처리를 목표로 하는 모델입니다. 신경망으로서의 동작을 수행하기 위하여 Convolution Filter를 사용하고 있으며 Convolution Layer와 Fully Connected Layer를 중심으로 이미지 처리를 수행합니다. 중심이 되는 두 종류의 Layer 중에서 Convolution Layer는 이미지의 특징점을 효과적으로 ..


728x90
반응형

티스토리툴바