딥러닝 분석 기본 절차 (CNN, RNN, LSTM, GRU)

[ CNN (Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망) ] 이미지 및 음성 인식에서 주로 사용 Input Layer(입력 계층), 여러개의 Hidden Layer(은닉층), Output Layer(출력층)으로 구성되어 있음 수십 또는 수백개의 층을 갖을 수 있음 Hidden Layer(은닉층)은 1) 컨벌루션 계층 (Convolution Layer) - 입력 이미지에서 특징을 부각 시킨 이미지(feature map)를 만들어 냄 2) Relu(Recitified Linear Unit)계층 - 활성화 함수중 하나로 입력 값이 0보다 작을 때는 0을 출력하고, 0 이상일 때는 그대로 출력하는 함수 3) 풀링 계층 (Pooling Layer) - 이미지 왜곡의 영향(Noise)을 축소하는 과정 (출력을 단순화 함) - Max Pooling : 최대 값으로 대체 - Average Pooling : 평균 값으로 대체 • input_shape를 확인할 수 있는 방법은...

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