1. CNN 활용 개요 CNN은 주로 컴퓨터 비전에 많이 활용된다. 컴퓨터 비전의 주요 tasks Classification Semantic Segmentation Classification + Localization Object Detection Instance Segmentation 가. 이미지 분류 (Classification) CNN의 가장 기본적인 활용 분야로 지정된 개수의 카테고리로 이미지를 분류한다. 대표적인 학습 데이터로 MNIST와 ImageNet이 있다. MNIST 0~9까지의 손글씨 이미지를 분류한 공개 학습 데이터. 미국의 우편번호 손글씨를 스캔해서 만들었다. 28*28 1채널 (회색) 이미지로 각 픽셀은 0~255의 값을 가진다. 훈련용 이미지 60000장에 검증용 이미지 1000..

1. 딥러닝 개요 가. 딥러닝의 등장과 확산 1) 딥러닝의 등장 다층 신경망은 계층의 개수가 커지면서 신경망의 학습이 제대로 이뤄지지 않는 문제가 있다. 기울기 소실과 기울기 폭증과 관련된 문제다. 심층 신경망 (deep neural network : deep learning)은 이러한 문제를 해결하면서 등장했다. 2006년 힌튼 (Hinton) 교수가 심층신경망의 학습 가능성을 제시했다. 이는 적층 RBM(Stack Restricted Bolzmann Manchin) 기반 가중치 학습, 심층신경망인 DBN, 사전학습(pretrain) 후 상세 조정(wake-sleep 알고리즘)과 같은 기술을 사용했다. 2) 딥러닝의 확산 딥러닝은 아래와 같은 배경에서 활성화되었다. 혁신 알고리즘 공개 개발환경 고성능 ..