저자: Zen과 컴퓨터 프로그래밍의 예술
1. 소개
인터넷, 모바일 인터넷 등 새로운 정보기술의 발달로 딥러닝은 이미지 인식, 텍스트 분류, 기계어 처리, 자동운전, 음성인식 등 다양한 분야에서 그 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다. 딥러닝은 일련의 수단을 통해 모델을 훈련시켜 대량의 데이터에서 효과적인 특징 표현을 자동으로 학습하고 이러한 특징을 사용하여 입력 데이터를 예측하거나 분류하는 것을 말합니다. Deep Belief Networks(Deep Belief Networks)가 처음 제안한 것으로, 복잡한 데이터 세트에 대해 고정밀 학습을 달성할 수 있는 심층 무지도 피드포워드 신경망입니다. CNN(Convolutional Neural Network)은 딥러닝에서 매우 중요한 네트워크 구조로, 이미지 인식 작업을 위해 처음 제안되었으며 점차 음성, 텍스트 등 다른 분야에서도 사용되고 있습니다. 최근에는 GPU 하드웨어 성능이 지속적으로 향상되면서 GPU 가속 딥러닝 프레임워크(예: TensorFlow, Theano 등)가 연구 핫스팟이 되었으며, CNN도 딥러닝 분야에서 뜨거운 주제 중 하나가 되었습니다. . 이 글에서는 컨볼루셔널 신경망의 기본 개념, 원리, 기본 작동 방법을 좀 더 자세히 설명하고, 실제 예제를 결합하여 파이썬으로 컨볼루션 신경망을 구현하는 방법을 보여줄 것입니다. 마지막으로 몇 가지 참고 자료를 제공하여 독자가 스스로 연습하고 컨볼루션 신경망의 원리와 응용에 대해 심층적으로 이해할 수 있기를 바랍니다.
2. 기본 개념 및 용어 설명
2.1 이미지
전통적으로 컴퓨터 비전은 주로 2차원 이미지 신호 처리, 즉 이미지를 픽셀 포인트의 배열로 변환한 후 다양한 광전 효과, 기하학적 변환 및 공간 필터링을 통해 관심 있는 특성 정보를 얻는 데 의존합니다. 그러나 3D 카메라와 레이저 스캐닝 기술의 대중화, 깊이 센서 기술의 발전으로 현대 컴퓨터 비전은 다모달, 고차원 데이터 쪽으로 발전하고 있습니다. 그 중에서도 딥러닝은 이미지 인식에 있어서 중요한 역할을 합니다.
2.2 모델
컨볼루셔널 신경망(Convol