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특성 맵 시각화(Feature map) 입력 이미지 또는 다른 특성 맵처럼 필터를 입력에 적용한 결과 특정 입력 이미지에 대한 특성 맵을 시각화 입력 특성을 감지하는 방법을 이해할 수 있도록 함 특성 맵 시각화 실습 ### 라이브러리 호출 import tensorflow as tf from tensorflow import keras# 설명 1 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import cv2 from tensorflow.keras.models import Model from sklearn.model_selection import train_test_split from tensorflow.keras.utils import to_categorica..

합성곱 신경망 맛보기 ### 라이브러리 호출 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ### fashion_mnist 데이터셋 내려받기 fashion_mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data() ### 분류에 사용될 클래스 정의 class_names = ['T-shirt', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal','Shirt','Sneaker','Bag','Ankle Boot'] for i in range(25): plt.s..

합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN, ConvNet) 이미지 전체를 한 번에 계산하는 것이 아닌 이미지의 국소적 부분을 계산함으로써 시간과 자원을 절약하여 이미지의 세밀한 부분까지 분석할 수 있는 신경망 이미지 분석시, 이미지를 펼쳐서(Flattening) 픽셀에 가중치를 곱하여 은닉층으로 전달함. 이때에 데이터의 공간적 구조를 무시하는 문제를 해결하기 위하여 CNN을 사용 음성 인식, 이미지/ 영상 처리에 유용 합성곱 신경망 구조 합성곱층과 풀링층을 거치면석 이미지의 주요 특성 벡터를 추출 추출된 주요 특성 벡터들은 완전연결층을 거치면서 1차원 벡터로 변환 출력층에서 활성화 함수인 소프트맥스(softmax) 함수를 사용하여 최종 결과가 출력 1. 입력층(Input..