인공지능 : CNN(Crovolutional neural network) 개념

CNN(Crovolutional neural network)은 영상 인식과 처리에 사용되는 인공 신경망의 일종으로, 픽셀 데이터를 처리하도록 특별히 고안되었습니다.

CNN은 강력한 이미지 처리, 인공지능(AI)으로, generative와 descriptive의 두 가지 작업을 모두 수행하할 떄 딥 러닝을 사용하는데, 종종 추천 시스템 및 NLP(Natural Language Processing)와 함께 영상과 비디오 인식을 포함하는 머신바이저를 사용합니다.

신경망은 인간의 뇌에 있는 뉴런의 작동 후에 패턴화된 하드웨어 또는 소프트웨어의 시스템입니다. 기존의 신경 네트워크는 이미지 처리에 적합하지 않으며, 분해능이 낮은 조각으로 이미지를 공급해야 합니다. CNN은 인간과 다른 동물들의 시각적 자극을 처리하는 영역인 전두엽의 신경세포와 더 유사하게 배열되어 있습니다. 뉴런의 층은 전통적인 신경망의 단편적인 이미지 처리 문제를 피하여 전체 시각장을 덮을 수 있는 방식으로 배열됩니다.

CNN은 Multilayer Perceptron과 유사한 시스템을 사용하는데, 이 시스템은 처리 요구량을 줄이도록 설계되었습니다. CNN의 계층은 입력 계층, 출력 계층 및 숨겨진 계층으로 구성되어 있으며, 여기에는 여러 개의 복잡한 계층, 풀링 계층, 완전히 연결된 계층 및 정규화 계층이 포함됩니다. 이미지 처리에 대한 제한사항의 제거와 효율성 증가는 이미지 처리와 자연 언어 처리를 위한 제한된 훈련보다 훨씬 효과적이고 단순하게 이루어집니다.