CNN(Convolutional Neural Network)은 딥러닝 분야에서 널리 사용되는 인공 신경망(ANN)의 한 종류입니다. 이러한 유형의 네트워크에는 이미지 및 비디오 분석, 자연어 처리 및 기타 여러 분야에 많은 응용 프로그램이 있습니다. CNN은 두 개의 신호를 결합하는 수학적 연산인 컨볼루션(Convolution) 개념을 기반으로 합니다. 컨볼루션 작업을 통해 네트워크는 입력 데이터의 특정 특징을 식별할 수 있으므로 이미지 분류, 객체 감지, 분할 및 소리 분류와 같은 작업에 적합합니다.
CNN은 일반적으로 입력 레이어, 여러 개의 컨벌루션 레이어, 하나 이상의 완전 연결 레이어 및 출력 레이어로 구성됩니다. 입력 레이어는 이미지나 기타 데이터를 표현하는 입력 벡터를 받습니다. 컨볼루셔널 레이어는 입력 벡터에 컨볼루션 작업을 적용하여 특정 특징을 추출합니다. 그런 다음 완전 연결 레이어는 이러한 추출된 특징을 결합한 후 원하는 출력을 생성하는 출력 레이어로 전달합니다.
일반적으로 CNN은 역전파 또는 지도 학습 알고리즘과 같은 다양한 지도 학습 기술을 사용하여 훈련됩니다. 훈련 중에 CNN의 가중치는 주어진 작업에 대한 오류 측정항목을 최소화하도록 조정됩니다.
CNN은 이미지 분류, 객체 감지, 의미론적 분할, 자연어 처리 등 다양한 응용 분야에서 널리 사용됩니다. CNN은 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 분야의 다양한 애플리케이션에도 사용되었습니다. 얼굴 인식, 물체 감지, 이미지 분류, 자율 주행, 자율 주행 등의 작업에 사용되었습니다.
최근 몇 년 동안 CNN은 컴퓨팅 성능의 발전으로 인해 더욱 강력해졌습니다. 이제 그들은 매우 복잡한 패턴을 인식하고 시각적 인식 및 추론과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 개선으로 인해 얼굴 인식 및 자율 항법과 같은 응용 분야에서도 CNN을 사용할 수 있게 되었습니다.
