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1. CNN

CNN(합성곱 신경망)은 이미지 인식, 객체 탐지, 이미지 분할 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에서 사용되는 강력한 딥러닝 알고리즘이다. CNN의 주요 특징은 지역적인 패턴 인식을 통해 점차 복잡한 패턴을 학습할 수 있다는 점이다. 일반적인 인공신경망은 모든 입력 데이터를 평탄하게 처리하지만, CNN은 입력 이미지에서 공간적 구조를 유지하면서 학습할 수 있도록 설계되었다. CNN의 기본 구성 요소는 합성곱 층, 활성화 함수, 풀링 층, 완전 연결 층으로 이루어져 있다. 합성곱 층은 이미지에 필터(또는 커널)를 적용하여 특징 맵을 생성하는데, 이 필터는 이미지의 특정 특징을 감지하는 역할을 한다. 예를 들어, 엣지, 질감, 패턴 등의 기본적인 시각적 특징을 감지하여 추출한다. 합성곱 연산은 입력 이미지의 지역적 패턴을 강조하는데 최적화되어 있으며, 이는 학습 과정에서 이미지의 여러 수준의 특징을 이해할 수 있게 해준다. 활성화 함수로는 일반적으로 ReLU(Rectified Linear Unit)가 사용되는데, 이는 비선형성을 도입하여 모델이 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 한다. ReLU는 입력이 0 이하일 경우 0으로, 0보다 클 경우 그대로 입력 값을 출력하…