CNN, RNN, LSTM은 모두 deep learning에서 널리 사용되는 인공 신경만 구조이다. 각각의 구조는 특정한 유형의 데이터 처리에 특화되어 있는데, 이들에 대해 정리를 해 보았다. CNN(Convolutional Neural Network) 이미지 처리에 주로 사용되는 구조. 합성곱층과 풀링 층을 포함하여 이미지에서 특징을 추출 합성곱 층이 이미지의 특징을 감지 풀링 층은 이미지의 크기를 줄이는 등의 작업 이미지 인식, 객체 감지, 이미지 분할 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에 효과적임 RNN(Recurrent Neural Network) 순차적인 데이터나 시계열 데이터를 처리하는 데 사용 이전 단계의 출력이 다음 단계의 입력으로 사용되는 순환 구조를 가짐 순차적인 패턴을 파악하고 처리 가능 긴..
