CNN 합성곱 신경망

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합성곱 신경망 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전

 

합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN)은 시각적 이미지를 분석하는 데 사용되는 깊고 피드-포워드적인 인공신경망의 한 종류이다.

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CNN은 정규화 된 버전의 다층 퍼셉트론이다. 다층 퍼셉트론은 일반적으로 완전히 연결된 네트워크, 즉 한 계층의 각 뉴런이 다음 계층의 모든 뉴런에 연결됨을 의미한다.

 

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import array, zeros_like
class Cnn:
    def show(self):
        # No module named 'PIL' => pip install pillow
        image_path = tf.keras.utils.get_file('cat.jpg', 'http://bit.ly/33U6mH9')
        image = plt.imread(image_path)
        titles = ['RGB Image', 'Red channel', 'Green channel', 'Blue channel']
        # cmaps = [None, plt.cm.Reds_r, plt.cm.Greens_r, plt.cm.Blues_r]
        colors = range(-1, 3)
        fig, axes = plt.subplots(1, 4, figsize=(13, 3))
        objs = zip(axes, titles, colors)
        for ax, title, color in objs:
            ax.imshow(self.channel(image, color))
            ax.set_title(title)
            ax.set_xticks(())
            ax.set_yticks(())
        plt.show()
    @staticmethod
    def channel(image, color):
        if color not in (0, 1, 2): return image
        c = image[..., color]
        z = zeros_like(c)
        return array([(c, z, z), (z, c, z), (z, z, c)][color]).transpose(1, 2, 0)
if __name__ == '__main__':
    instance = Cnn()
    instance.show()