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CNN은 convolution neural network의 약자이다.
그렇다면 convolution은 무엇일까?
convolution은 두 개의 신호가 있을 때 그 중 하나를 reverse하고 shift하여 서로 곱하고 더한 것을 의미한다.
convolution과 비슷한 의미로 cross correlation이 있다. convolution과 다르게 reverse 과정을 생략한다.
CNN에서는 convolution이 아니라 cross correlation을 사용하지만 convolution이라 부른다.
1차원 convolution의 계산은 다음과 같이한다. output의 크기는 W-w+1와 같다.
convolution을 이미지에서도 사용할 수 있다.
이때 사용되는 것을 Filter(혹은 kernal)이라 부른다.
필터링을 통해 이미지를 수정하거나 개선시킬 수 있다.
오기용 교수님의 강의를 듣고 강의노트를 작성한 것이다.
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