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Chap04 - 합성곱 신경망 CNN합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)와 관련된 구성 요소 및 메소드에 대해 알아보고, MNIST 데이터 분류 및 CIFAR-10 데이터에 대해 알아보도록 하자. 4.1 CNN 소개여기서는 CNN에 대해 간략하게 소개한다. 자세히 알고 싶다면 합성곱신경망을 참고하면 된다. 먼저, 합성곱(convolution)신경망과 완전연결(fully connected)신경망의 근본적인 차이점은 계층간의 연결이다.완전연결 신경망은 이름에서도 알 수 있듯이 각 유닛(뉴런)이 앞 계층의 모든 유닛과 연결되어 있다. 반면, 합성곱 계층에서는 각각의 유닛은 이전 계층에서 근접해 있는 몇 개의 유닛들에만 연결된다. 또한 모든 유닛은 이전 계층에 동일한 방법..

CNN에 대해 더 자세한 내용은 아래의 링크를 참고하시면 됩니다.자세한 설명 : 06. 합성곱 신경망 - Convolutional Neural Networks텐서플로 실습 위주 : [러닝 텐서플로]Chap04 - 합성곱 신경망 CNN 1. Convolutional Neural Network(CNN)의 역사CNN은 1989년 LeCun이 발표한 논문 “Backpropagation applied to handwritten zip code recognition”에서 처음 소개되었다.그당시에는 필기체 인식에 있어서 의미있는 결과가 나왔지만 이를 범용화 하는데에는 미흡한 단계였다.LeCun은 추후에 LeNet이라는 Network를 1998년에 제안하게 된다. 이것이 최초의 CNN이라고 할 수 있다. 2003년 B..