고양이 두 잔

목차 컴퓨터 비전 분야에서 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network)은  이미지 인식과 분류 작업의 핵심 기술로 자리 잡아 왔다.  하지만 CNN에도 한계가 존재하며, 이를 극복하기 위해 어텐션 기법과 비전 트랜스포머(ViT) 모델이 등장했다.  어텐션 기법은 비전 트랜스포머의 핵심 메커니즘으로, 두 기술은 밀접하게 연결되어 있다.  이 글에서는 CNN의 한계, 어텐션 기법의 개념과 역할, 그리고 비전 트랜스포머 모델의 특징을 차례로 설명한다. CNN의 기본 원리와 한계 CNN의 기본 원리 CNN은 이미지를 처리하기 위해 합성곱 연산을 사용하는 신경망이다.  합성곱 연산은 작은 필터를 사용해 이미지의 특정 특징(예: 가장자리, 텍스처)을 추출한다.  CNN은 계층적으로 ..

목차 이전 게시글에서도 순환 신경망(RNN)과 그 발전에 대해 다룬 적이 있다. 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)목차 딥러닝의 역사와 발전: 머신러닝에서 딥러닝까지의 여정 인공 신경망의 기본 구조와 중요성 활성화 함수(Activation Functions) 이해하기 손실 함수(Loss Functions)의 역할과 중요성 딥러닝에서의gnidinger.tistory.com순환 신경망의 발전(The Evolution of RNN) 순환 신경망의 발전(The Evolution of RNN)목차 딥러닝의 역사와 발전: 머신러닝에서 딥러닝까지의 여정 인공 신경망의 기본 구조와 중요성 활성화 함수(Activation..