- CNN 이란?
Centroid Neural Network 의 약자로 널리 사용되고있는 신경망 알고리즘 중의 하나이다.
공학박사이자 한국통신학회 신경망학회장인 박동철 교수님께서 고안해내셨고, 그 산하 ICRL 연구실에서 연구에 연구를 거듭하며 계속적으로 개량, 발전시켜 나가고있다. 신경망이란 인간의 두뇌신경과 유사한 매커니즘으로 경험을 통해 학습해 나가는 지능형 컴퓨팅 분야이다.
예를들어 색깔과 그 명칭에 대하여 개념이 잡히지 않은 영유아에게 흰색과 검은색을 반복적으로 보여주고 학습시키면, 어느정도 학습 후 스스로 검은색과 흰색을 구분해 낼 수 있게 되는것가 유사한 것이다. 더욱이 밝은 회색과 어두운 회색을 보여주어도 스스로의 기준으로 어느것이 흰색에 가까운지, 또 어느것이 검은색에 더 가까운지 분류해낼 수 있게 되는 것으로 신경망을 설명할 수 있다.
- CNN의 장점
CNN은 무감독 경쟁 알고리즘으로, 알고리즘을 학습시킴에 있어 사용자가 임의의 기준을 처음부터 제시할 필요가 없다.
CNN은 주어진 데이터를 반복적으로 학습할 뿐이고, 학습중에 데이터들을 분류해 낼 수 있는 스스로의 기준을 잡아간다.
또한 경쟁을 통한 각 승자뉴런과 패배뉴런이 명확히 구분되어, 학습 완료시 어떠한 데이터를 테스트할 경우 애매모호한 분류결과를 내지않는다.
- CNN의 현황
CNN은 고안된지 매우 오래된 알고리즘으로, 다양한 형태의 개량형이 존재한다.
데이터와 centroid간의 가중치를 적용시킨 WCNN 이나, Divergence measure, Mercer kernel을 접목하는 등의 노력을 해왔습니다.
CNN은 현재 영상, 음성 및 다양한 데이터의 clustering에 사용되어지고 있으며 앞으로도 끈임없는 연구로 더 높은 Accuracy와 빠른 속도를 갈구해 나갈것입니다.
Centroid Neural Network 의 약자로 널리 사용되고있는 신경망 알고리즘 중의 하나이다.
공학박사이자 한국통신학회 신경망학회장인 박동철 교수님께서 고안해내셨고, 그 산하 ICRL 연구실에서 연구에 연구를 거듭하며 계속적으로 개량, 발전시켜 나가고있다. 신경망이란 인간의 두뇌신경과 유사한 매커니즘으로 경험을 통해 학습해 나가는 지능형 컴퓨팅 분야이다.
예를들어 색깔과 그 명칭에 대하여 개념이 잡히지 않은 영유아에게 흰색과 검은색을 반복적으로 보여주고 학습시키면, 어느정도 학습 후 스스로 검은색과 흰색을 구분해 낼 수 있게 되는것가 유사한 것이다. 더욱이 밝은 회색과 어두운 회색을 보여주어도 스스로의 기준으로 어느것이 흰색에 가까운지, 또 어느것이 검은색에 더 가까운지 분류해낼 수 있게 되는 것으로 신경망을 설명할 수 있다.
- CNN의 장점
CNN은 무감독 경쟁 알고리즘으로, 알고리즘을 학습시킴에 있어 사용자가 임의의 기준을 처음부터 제시할 필요가 없다.
CNN은 주어진 데이터를 반복적으로 학습할 뿐이고, 학습중에 데이터들을 분류해 낼 수 있는 스스로의 기준을 잡아간다.
또한 경쟁을 통한 각 승자뉴런과 패배뉴런이 명확히 구분되어, 학습 완료시 어떠한 데이터를 테스트할 경우 애매모호한 분류결과를 내지않는다.
- CNN의 현황
CNN은 고안된지 매우 오래된 알고리즘으로, 다양한 형태의 개량형이 존재한다.
데이터와 centroid간의 가중치를 적용시킨 WCNN 이나, Divergence measure, Mercer kernel을 접목하는 등의 노력을 해왔습니다.
CNN은 현재 영상, 음성 및 다양한 데이터의 clustering에 사용되어지고 있으며 앞으로도 끈임없는 연구로 더 높은 Accuracy와 빠른 속도를 갈구해 나갈것입니다.
