CNN 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층의 feed-forward 적인 인공신경망의 한 종류 딥러닝에서 심층 신경망으로 분류, 시각적 영상 분석에 주로 적용 공유 가중치 구조와 변환 불변성 특성에 기초하여 변이 불변 또는 공간 불변 인공 신경망(SIANN)으로 알려짐 영상 및 동영상 인식, 추천 시스템, 영상 분류, 의료 영상 분석 및 자연어 처리 등에 응용 합성곱 신경망은 정규화 된 버전의 다층 퍼셉트론 데이터에서 계층적 패턴을 활용하고 더 작고 간단한 패턴을 사용하여 더 복잡한 패턴을 표현함으로써 정규화와 같은 효과를 냄 합성곱 신경망의 연결 구조의 복잡성은 유사한 기능의 다층 퍼셉트론에 비해 극단적으로 낮음 합성곱 신경망은 뉴런 사이의 연결 패턴이 동물 시각 피질의 조직과 유사하다는 점에 영..

라벨링 되지 않은 데이터의 효과적 코딩을 학습하는데 사용되는 인공신경망의 종류 차원 축소 등을 위해 representation learning 또는 feature learning을 비지도학습 형태로 학습하는 신경망 Basic Architecture encoder, decoder 두 부분으로 나뉨 encoder : input을 code로 매핑(차원 축소 역할) decoder : code를 다시 input과 같은 크기로 output 생성(생성 모델 역할) Variations Regularized autoencoders Sparse autoencoder (SAE) Denoising autoencoder (DAE) 임의의 데이터인 노이즈 데이터를 제거하거나 일부러 추가해 중요한 특징을 추출하도록 하는 auto ..