심층 신경망은 그 이름에서도 알 수 있듯이 여러 층(layer)을 거쳐 복잡한 특징을 학습할 수 있는 인공지능의 한 분야입니다. 이미지 인식 분야에서는 특히 Convolutional Neural Networks(CNN)라 불리는 심층 신경망의 구조가 주목을 받고 있는데요, 이는 이미지의 시각적 특징을 효과적으로 추출하고 학습할 수 있도록 고안되었습니다. CNN의 혁신적 발전: 합성곱(Convolution) 연산을 기반으로 한 특징 추출 CNN은 합성곱 연산을 통해 입력된 이미지로부터 중요한 특징을 추출합니다. 합성곱 층(convolutional layers)은 이미지의 지역적인 정보를 보존하며 필터(filter)라 불리는 가중치를 사용하여 이 정보를 처리합니다. 이를 통해 얻어진…….
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