MLP --> CNN --> Transformer

비전 분야에서는 전통적인 MLP (MultiLayer Perceptron) 모델이 갖는 몇 가지 한계로 인해 주로 CNN (Convolutional Neural Network)이 널리 사용됩니다. MLP와 CNN은 모두 딥러닝 모델의 유형이지만, 이미지와 같은 고차원 데이터를 처리할 때 CNN이 더 적합한 구조를 가지고 있습니다.MLP의 한계MLP는 이미지와 같은 고차원 데이터를 처리할 때 몇 가지 제약이 있습니다:데이터의 공간 구조 무시: MLP는 입력 데이터를 일렬로 펼쳐야 하기 때문에 (Flatten), 이미지의 공간적인 정보가 손실됩니다. 이로 인해 이미지 내의 로컬 패턴과 구조를 학습하는 데 비효율적일 수 있습니다.매개변수의 수: 이미지를 일렬로 펼치면 매우 많은 수의 입력 특성이 생성됩니다. ..
DeepLearning 2024. 7. 29. 20:54
기초 딥러닝 모델, MLP / CNN / RNN

MLPMLP는 "Multi-Layer Perceptron"의 약자로, 기본적인 형태의 인공 신경망을 말합니다. MLP는 하나 이상의 hidden layer를 포함할 수 있으며, 각 layer는 여러 개의 뉴런(또는 노드)으로 구성됩니다. MLP는 일반적으로 supervised learning, 즉 지도 학습 문제에 사용됩니다.MLP의 주요 구성 요소Input Layer: 입력 데이터를 받는 첫 번째 층입니다. 각 뉴런은 데이터의 한 특성(feature)에 대응됩니다.Hidden Layers: 하나 이상 존재할 수 있는 중간 층으로, 복잡한 데이터 특징을 학습하는 데 사용됩니다. 각 hidden layer의 뉴런 수는 자유롭게 설정할 수 있으며, 이 수가 많을수록 모델은 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있지만..
DeepLearning 2024. 7. 2. 01:54
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