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🌏 GAN(Generative Adversarial Networks)의 기본 개념Generative Adversarial Networks(GAN)는 Ian Goodfellow에 의해 처음 제안된 생성 모델로, 두 개의 신경망, Generator와 Discriminator가 경쟁적으로 학습하며 고품질 데이터를 생성하는 강력한 딥러닝 모델입니다.✅ GAN의 구조와 학습 원리GAN은 Generator와 Discriminator로 구성됩니다.Generator(G)잠재 공간(latent space) z에서 샘플을 입력받아 실제 데이터와 유사한 데이터를 생성합니다.목표: Discriminator를 속여 가짜 데이터를 진짜로 인식하도록 만듭니다.Discriminator(D)실제 데이터와 Generator가 생성한 ..

🌏 Convolutional Neural Networks(CNN)에서 합성곱 연산과 파라미터 계산Convolutional Neural Networks (CNN)는 이미지 처리에서 가장 널리 사용되는 딥러닝 모델입니다. CNN의 핵심 개념 중 하나는 합성곱 연산(Convolution Operation)입니다. 이번 글에서는 CNN에서 필터, 채널, 그리고 파라미터 계산에 대해 중점적으로 다루며, 중간중간 예시와 수식을 통해 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 설명하겠습니다.✅ 합성곱 연산이란?CNN에서 합성곱 연산은 이미지의 특징을 추출하는 과정입니다. 필터(또는 커널)가 이미지 위를 이동하면서 각 위치에 있는 픽셀 값들과 곱셈을 수행하고, 그 결과를 더한 값이 Feature Map을 형성하게 됩니다.필터는 ..

🌏 CNN의 등장 배경Convolutional Neural Networks(CNN)가 등장하기 전에는 Artificial Neural Networks(ANN)가 주로 이미지 인식과 같은 작업에 사용되었습니다. 하지만 ANN은 이미지 처리에서 심각한 문제를 가지고 있었고, 이로 인해 CNN이 등장하게 되었습니다. 이번 글에서는 ANN이 이미지 처리에서 가졌던 문제와, CNN이 이를 어떻게 해결했는지에 대해 알아보겠습니다.✅ ANN에서의 문제점: 이미지 처리의 어려움ANN은 일반적으로 완전 연결층(Fully Connected Layer)을 사용하여 입력을 처리합니다. 이는 입력의 모든 뉴런이 다음 층의 모든 뉴런과 연결된다는 의미입니다. 하지만 이미지와 같은 복잡한 데이터에서는 여러 가지 문제점이 발생합니..

🖥️ 활성화 함수란?딥러닝에서 활성화 함수는 신경망의 각 층에서 입력 값을 처리한 후, 비선형 변환을 적용해주는 함수입니다. 이를 통해 신경망은 단순한 선형 관계를 넘어 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다.활성화 함수의 역할: 입력 값들을 선형 결합한 후에 비선형 변환을 적용함으로써 신경망이 비선형적인 문제도 해결할 수 있도록 돕습니다.수식으로 표현하면, 입력 값 ( x )에 대해 가중치 ( w )와 편향 ( b )를 적용한 후, 활성화 함수 ( f )를 통해 다음과 같은 계산이 이루어집니다.여기서 f는 활성화 함수입니다.🖥️ 활성화 함수의 종류✅ 시그모이드 함수 (Sigmoid)시그모이드 함수는 출력 값이 항상 0과 1 사이에 위치하도록 하는 활성화 함수입니다. 이진 분류 문제에서 자주 사용되며, 입..