AI & Big Data (26) 썸네일형 리스트형 [딥러닝] 합성곱 신경망, CNN(Convolutional Neural Network) - 이론편 배 경 우리는 AI 시대에 살고 있다. 거의 모든 제품에는 어떤 인공지능이 들어가 있고 어떤 기능을 해서 어떻게 삶을 윤택하게 하는지에 대해 논하고 있다. 그 중 가장 대표적인 인공지능 알고리즘이라고 한다면 CNN과 RNN, DNN을 꼽기도 한다. 그 중에서도 딥러닝의 선구자라고 할 수 있는 CNN은 어디서 나왔고 어디에 활용될 수 있을까? 우선 CNN을 비롯한 딥러닝 알고리즘들이 크게 주목을 받기 시작하게 된 계기는 컴퓨터 비전 분야의 올림픽이라 할 수 있는 2012년 ILSVRC(ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge)에서 제프리 힌튼 교수팀의 AlexNet이 Top 5 Test Error 기준 15.4%를 기록하여 2위(26.4%)를 큰 폭으로 따돌.. [개념/이론] 주요 딥러닝 프레임워크 비교 1. 서 론 Machine Learning, Deep Learning에서는 매우 많은 종류의 프레임워크끼리 전국시대를 맞이했고, 그 중 승자라고 한다면 가장 많은 컨트리뷰터와 Star, Fork 수를 지닌 Google의 Tensorflow가 압도적 1위일 것이다. 하지만 CS 세계에서 가장 많은 사람들이 Python, 혹은 Java, 혹은 C++을 사용한다고 해서 그 언어가 타이틀을 가져갈 수는 있을지언정 타이틀을 가져갈 수는 없을 것이다. 딥러닝 프레임워크도 크게 다를 것은 없다. 그렇다면 대표적인 4가지의 딥러닝 프레임워크의 비교를 해보도록 하겠다. (이것은 지극히 개인적이며 주관적인 견해가 포함되어 있다.) 2. 프레임워크 2-1. 텐서플로우 - 구글이 만들었고, 사용자가 효율적인 구현을 위해 C+.. 이전 1 2 3 4 다음
