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[딥러닝] Convolution Neural Network (CNN) 합성곱 신경망 - 간단하고 쉽게 이해하기 Convolution Neural Network (CNN) 합성곱 신경망 CNN Dense 레이어 = 연산을 담당하는 레이어이고. CNN = 들어오는 데이터(features)에 대한 특성을 추출하는 레이어이다. 따라서 모델링을 할 때에 특성 추출을 먼저한 후 연산을 해야하니 윗부분이 특성을 추출하는 레이어가 자리잡고 아랫부분이 연산을 담당하는 레이어가 자리잡는다. input 레이어는 하나의 이미지에 대해서 굴곡 등..특성을 추출하고 그 추출한 이미지를 모아둔 것을 feature maps라고 한다. 계속 cnn층을 깊게쌓으면서 특성 추출을 해가는 것이 위 그림에 대한 설명이다. 여기까지가 CNN의 기본 개념 끝! Dense VS CNN 예를들어 고양이 사진을 가지고 이 사진이 고양인지 아닌지를 알 수 있는.. 2022. 2. 17.

[딥러닝] classification neural network(분류신경망) [딥러닝] classification neural network(분류신경망) 머신러닝, 딥러닝의 데이터 문제의 유형은 크게 분류(Classification)과 회귀(regression)으로 나눠진다. 그 중 Classification neural network를 소개해보겠다. 분류(Classification)는 데이터가 어느 범주에 속하는지 알아내는 것이다. 그 중 오늘은 가장 기본데이터인 와인은 분류하는 신경망 모형을 만들어보겠다. random seed 설정 일관된 결과값이 나오도록 랜덤 시드를 설정해줘야한다. numpy와 tensorflow를 import하고 각각 랜덤 시드값을 생성하는 함수를 사용해서 생성한다. import numpy as np import tensorflow as tf np.ran.. 2022. 1. 24.

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