컴퓨터 비전 (2) 썸네일형 리스트형 딥러닝의 기본, 신경망의 역사 기본 신경망의 역사는 1940년대에 Warren McCulloch와 Walter Pitts가 제안한 McCulloch-Pitts 뉴런으로 거슬러 올라갑니다. 이 모델은 생물학적 뉴런에서 영감을 받아 이진 입력을 처리하도록 설계되었습니다. 1950년대와 1960년대에는 퍼셉트론을 비롯한 인공 신경망을 계속해서 개발하였습니다. 퍼셉트론은 Frank Rosenblatt에 의해 1957년에 발명되었으며 입력 패턴을 구분하는 학습을 할 수 있었습니다. 하지만 퍼셉트론의 한계는 선형적으로 분리 가능한 패턴만 학습할 수 있다는 것이 드러났습니다. 이로 인해 인공 신경망에 대한 관심은 사그라들게 되었으나, 1980년대에는 새로운 모델인 역전파 알고리즘 등이 개발되면서 다시 인공 신경망에 대한 관심이 증대되었습니다. 1.. 컴퓨터 비전 논문 5분 소개 - "Attention is All you need" 컴퓨터 비전은 우리 주변의 시각적 정보를 해석하고 이해하는 기계의 능력을 개발하는 분야로 빠르게 발전하고 있습니다. 디지털 이미지와 비디오를 분석하고 이를 이해할 수 있는 알고리즘과 기술을 개발하는 것을 중점으로 하며, 최근 컴퓨터 비전 분야에서는 물체 인식, 이미지 세분화, 비디오 분석 등의 다양한 분야에서 중요한 발전이 이루어졌습니다. 최근 컴퓨터 비전 분야에서 가장 기대되는 발전 중 하나는 복잡한 시각적 작업을 수행하는 데 사용되는 딥 러닝 알고리즘, 특히 합성곱 신경망(CNN)입니다. CNN은 이미지 분류, 물체 감지 및 세분화 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에서 놀라운 성능을 발휘했습니다. 최근 발표된 2021년 국제컴퓨터비전학회 논문 "Attention is All You Need for Obje.. 이전 1 다음
