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ResNet

기술 > 인공지능 > 머신러닝 | 익명 | 2025-07-30 | 조회수 1

# ResNet ## 개요 ResNet(Residual Network)는 2015년 Kaiming He 등이 발표한 딥러닝 아키텍처로, 깊은 신경망에서 발생하는 **Vanishing Gradient 문제**를 해결하기 위해 **잔차 학습(residual learning)** 프레임워크를 제안한 모델입니다. 이 모델은 ImageNet 대회(ILSVRC 20...

#ResNet #잔차 학습 #Skip Connection #CNN #Vanishing Gradient #잔차 블록 #BatchNorm #의료 영상 분석 #ResNeXt #고급

컨볼루셔널 네트워크

기술 > 인공지능 > 머신러닝 | 익명 | 2025-07-17 | 조회수 13

# 컨볼루셔널 네트워크 ## 개요 컨볼루셔널 네트워크(Convolutional Neural Network, CNN)는 딥러닝의 주요 기술 중 하나로, 이미지 처리, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이 네트워크는 **畳み込み(Convolutions)** 연산을 통해 입력 데이터의 특징을 자동으로 추출하고, **풀링(Pooli...

#CNN #Convolution #Pooling #ReLU #Image Classification #Object Detection #LeNet #AlexNet #VGGNet #ResNet

컨볼루션 신경망

기술 > 인공지능 > 머신러닝 | 익명 | 2025-07-14 | 조회수 11

# 컨볼루션 신경망 ## 개요 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 인공신경망의 한 종류입니다. 주로 2차원 또는 3차원 데이터(예: 이미지, 영상)를 자동으로 특징을 추출하고 분류하는 데 효과적입니다. CNN은 계층 구조를 통해 입력 데이터에서 계층적인...

#Convolutional Neural Network #Image Classification #Object Detection #Deep Learning #ReLU #Pooling Layer #Fully Connected Layer #Transfer Learning #Dropout #CNN Architecture