다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기
인터넷정보학회지 = Review of Korean society for internet information, v.18 no.2, 2017년, pp.26 - 33
지명근 (Department of Computer Science, Kyonggi University) , 전준철 (Department of Computer Science, Kyonggi University)
초록이 없습니다.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
| 핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
|---|---|---|
| 딥 러닝이란? | 최근 영상 인식 분야에서는 SIFT[1], HOG[2]등과 같이 사람이 직접 영상에서 특징을 추출하여 영상을 인식하는 방법 대신 인공지능 기술인 딥 러닝을 사용하여 사람이 미처 인지하지 못하는 특징을 이용하는 방법이 각광받고 있다. 딥 러닝(Deep-Learning)이란 인간의 뇌에 있는 뉴런의 동작을 모방한 인공 신경망을 여러 층 쌓은 심층 신경망을 이용하는 방법이다[3]. | |
| 인공 신경망이란? | 인공 신경망이란 인간의 뇌에 있는 뉴런의 동작을 모방하기 위해 탄생한 방법이다. 가장 간단한 인공 신경망 구조로는 입력 레이어와 출력 레이어의 층이 하나인 단층 퍼셉트론이 있다[11]. | |
| ResNet의 Residual Learning 장점은? | 이 구조를 적용하게 되면 x가 출력층에 더해지는 것에 대한 연산량 증가를 빼면 파라미터도 증가하지 않고, 레이어를 건너뛰며 연결이 되기 때문에 학습이 간단해지게 된다. 따라서 깊은 네트워크를 좀 더 최적화 하여 깊은 네트워크의 장점인 정확도를 얻을 수 있다 |
Copyright KISTI. All Rights Reserved.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.