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deepEC 기술 인공지능 평균값 정리 이미지분류 조선대 기계학습 모두의 인공지능 인공지능대학원 llm 사진분류

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"합성곱신경망" 검색결과 281-300 / 586건

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[방통대][방송대][인공지능] 몬테카를로 트리 탐색의 개념과 탐색 과정을 구성하는 단계, k-평균 군집화, 신경회로망 및 심층학습(딥러닝), 로젠블랫이 제안한 단층 퍼셉트론의 개념과 한계점, 오차 역전파(BP) 모델의 개념을 설명하고, BP 학습 과정에서 발생하는 경사 소멸 문제, 합성곱 신경망(CNN)의 개념을 간략히 설명하고, CNN을 구성하는 층에 대

퍼셉트론의 개념과 한계점을 설명하라.(나) 오차 역전파(BP) 모델의 개념을 설명하고, BP 학습 과정에서 발생하는 경사 소멸 문제에 대하여 설명하라.(다) 합성곱 신경망(CNN ... , 7)}3. 신경회로망 및 심층학습(딥러닝)에 대한 다음 질문에 답하라. (가)~(다) 각각 A4용지 1매 정도로 정리하여 작성한다. (30점)(가) 로젠블랫이 제안한 단층 ... 방식이라고 한다. 이것을 반복하면서 가중치가 반복하여 학습되면서 오차가 줄어들고 목표값에 가까워지게 된다. 오차 역전파 모델이 고안되고 이를 활용하여 심층 신경망에서의 기계 학습

Non-Ai HUMAN
| 방송통신대 | 8페이지 | 4,900원 | 등록일 2022.06.14

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3차원 합성곱 양방향 게이트 순환 신경망을 이용한 음악 템포 자극에 따른 다채널 뇌파 분류 방식 (Multi-channel EEG classification method according to music tempo stimuli using 3D convolutional bidirectional gated recurrent neural network)

한국음향학회 김민수, 이기용, 김형국

논문 | 6페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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휴대용 및 웨어러블 측정기를 위한 ECG와 PPG 신호를 활용한 합성곱 신경망 알고리즘 기반의 비가압식 혈압 추정 방법 (Cuffless Blood Pressure Estimation Based on a Convolutional Neural Network using PPG and ECG Signals for Portable or Wearable Blood Pressure Devices)

한국산업정보학회 조진우, 최아영

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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삼차원 합성곱 신경망과 X선 단층 영상에서 추출한 형태학적 특징을 이용한 PEMFC용 가스확산층의 투과도 예측 (Permeability Prediction of Gas Diffusion Layers for PEMFC Using Three-Dimensional Convolutional Neural Networks and Morphological Features Extracted from X-ray Tomography Images)

한국복합재료학회 유한길, 윤군진

논문 | 6페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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멀티 모달리티 데이터 활용을 통한 골다공증 단계 다중 분류 시스템 개발: 합성곱 신경망 기반의 딥러닝 적용 (Multi-classification of Osteoporosis Grading Stages Using Abdominal Computed Tomography with Clinical Variables : Application of Deep Learning with a Convolutional Neural Network)

한국방사선학회 하태준, 김희상, 강성욱, 이두희, 김우진, 문기원, 최현수, 김정현, 김윤, 박소현, 박상원

논문 | 15페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.17 | 수정일 2025.05.10

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스마트 구조물 균열 감지를 위한 1차원 합성곱신경망(1D CNN) 딥러닝을 이용한 파괴 신호 특정 기법 (Determination of Crack Signals Using the Deep Learning Technique Based on a 1D Convolutional Neural Network for Smart Detection of Structural Damage Cracking)

한국방재학회 한결, 오태민, 김현우, 송기일, 김영철, 권태혁

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.17 | 수정일 2025.05.10

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합성곱 신경망 알고리즘이 도입된 인공지능 인지 시스템을 통한 게임 AI의 행동 메커니즘 향상 및 FPS 게임의 난이도 조절 방법론 제안 (Improving behavioral mechanism of game AI and controlling difficulty of FPS game through artificial intelligence cognitive system introduced with Convolutional Neural Networks Algorithm)

한국디지털콘텐츠학회 안정근, 우탁

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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합성곱 순환 신경망 모델을 이용한 의사 레이블링 기법 기반 능동소나 표적 식별 약지도 딥러닝 알고리즘 연구 (A study on the weakly-supervised deep learning algorithm for active sonar target recognition based on pseudo labeling using convolutional recurrent neural network model)

한국음향학회 유예나, 이원녕, 이석진

논문 | 9페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.17 | 수정일 2025.05.10

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아음속 수송체 알루미늄 프레임의 비선형 유도초음파 주파수 응답 – 합성곱 신경망 분석 기반 미세 감육 진단 가능성 연구 (Assessing Micro Wall-Thinning Damage in Aluminum Frames of Subsonic Speed Vehicles: A Comprehensive Approach Integrating Higher - Order Harmonic Nonlinear Guided Wave Analysis and Convolutional Neural)

한국비파괴검사학회 이용희, 홍지영, 이재선

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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(방송통신대 인공지능 기말시험)몬테카를로 트리 탐색의 개념과 탐색 과정을 구성하는 단계 k-평균 군집화 로젠블랫이 제안한 단층 퍼셉트론의 개념과 한계점 오차 역전파(BP) 모델의 개념 경사 소멸 문제 합성곱 신경망(CNN)의 개념

하고, BP 학습 과정에서 발생하는 경사 소멸 문제에 대하여 설명하라.(다) 합성곱 신경망(CNN)의 개념을 간략히 설명하고, CNN을 구성하는 층에 대해 설명하라.4. 참고문헌1 ... 하라.)입력 표본집합 = {(1, 2), (2, 3), (4, 2), (7, 10), (5, 7), (9, 7)}3. 신경회로망 및 심층학습(딥러닝)에 대한 다음 질문에 답하라 ... ), C2 = (6.5, 4.5) → C1 = (3, 3.5), C2 = (8, 8.5) → C1 = (2.33, 2.33), C2 = (7, 8)의 순서로 변한다.3. 신경회로망 및

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| 방송통신대 | 8페이지 | 15,300원 | 등록일 2020.11.16 | 수정일 2021.01.10

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인공지능(AI) 기반 효소기능 예측 기술, DeepEC - 인공지능과 딥러닝 활용 사례 [생명과학세특, 인공지능세특, 정보세특, 통합과학세특, 의학 탐구보고서]

인공지능 기반 효소기능 예측 기술 ‘DeepEC’합성곱 신경망, 딥러닝 기술로 효소기능 예측하다탐구 동기생명공학에서의 인공지능(AI) 활용에 대한 탐구수행을 진행하던 중, 우리 ... 성에 대해 알아보았고, 탐구 과정에서 궁금했던 합성곱 신경망(CNN)에 대해서도 추가로 조사하여 보고서를 작성하였다.내용 요약단백질 서열(단백질을 구성하는 아미노산의 서열)에서 효소 ... 딥러닝 알고리즘은 효소의 기능을 나타내는 EC 번호를 단백질 서열로부터 예측하여 효소의 기능을 신속 정확하게 예측할 수 있다. DeepEC는 여러 신경망 조합(3개의 합성곱 신경망

리포트 | 9페이지 | 2,000원 | 등록일 2025.08.28

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방송대 컴퓨터과학과 인공지능 기말평가

을 설명하고, BP 학습 과정에서 발생하는 경사 소멸 문제에 대하여 설명하라.(다) 합성곱 신경망(CNN)의 개념을 간략히 설명하고, CNN을 구성하는 층에 대해 설명하라.- 이하 ... 를 구하라.)입력 표본집합 = {(1, 2), (2, 3), (4, 2), (7, 10), (5, 7), (9, 7)}3. 신경회로망 및 심층학습(딥러닝)에 대한 다음 질문에 답 ... ), (4,2)}와 {(7,10), (5,7), (9,7)}으로 분리되며, 이 때 평균벡터는 각각 (2.33,2.33), (7,8)이 된다.3. 신경회로망 및 심층학습(딥러닝

Non-Ai HUMAN
| 방송통신대 | 8페이지 | 6,000원 | 등록일 2021.01.02

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Image Classification, 이미지 분류

이미지에 따른 주행 이미지의 데이터화 자율 주행 “ 손의 이미지 입력에 따른 출력값 ”이론 소개 합성곱 신경망으로 , 이미지 인식분야에서 많이 쓰임 . Convolution

Non-Ai HUMAN
| 리포트 | 15페이지 | 2,500원 | 등록일 2020.12.16

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인공지능 기반 효소 예측 기술 DeepEC 발표ppt

AI 기반 효소 예측기술 ‘ DeepEC ’목 차 탐구 목적 01 AI 합성곱 신경망 02 효소 예측 기술 ‘ DeepEC ’ 03 의 의 및 발전 가능성 04탐구 목적 열화학 ... 반응 실험 생체 속 열화학 반응 효소 인공지 능 AI 기반 효소 예측 기술합성곱 신경망 ( Convolutional neural network, CNN ) 시각적 영상을 분석 ... 하는 데 사용되는 다층의 피드 - 포워드적인 인공신경망 의 한 종류AI 합성곱 신경망AI 합성곱 신경망 원본 단순화 (Convolution) 변형 (activation) 샘플링

리포트 | 17페이지 | 2,500원 | 등록일 2024.01.25

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인공지능 기반 효소 예측 기술 DeepEC

한 다음 열화학 반응과 관련된 반응 엔탈피에 대해 조사를 하였다. 그 다음에 효소와 열화학 반응, 반응 엔탈피의 관계를 조사하고 DeepEC의 기반인 합성곱 신경망과 EC번호 ... 신경망1) 합성곱 신경망의 개요가) 합성곱 신경망의 정의합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN) : 시각적 영상을 분석하는 데 사용되는 다층 ... 의 피드-포워드적인 인공신경망의 한 종류나) 합성곱 신경망의 구조-합성곱층(Convolution layer)과 풀링층(Pooling layer)으로 구성되어 있음라. EC번호1

리포트 | 9페이지 | 4,000원 | 등록일 2024.01.25

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딥러닝의 EEG 신호 분석에서의 활용과 CNN의 원리

분석할 수 있도록 하고있다.(3) CNN의 이미지 분류 방법CNN은 convolutional neural network의 약자로 한국어로는 합성곱 신경망을 뜻한다. 이처럼 CNN ... EEG 분석의 기본 과정과 각 과정별 특징을 알아보았다. 그리고 EEG 분석에 이용되는 CNN, RNN, GAN과 같은 딥러닝 기법을 알아보았고 이 중 CNN(합성곱 신경망)이 가장 ... 의 과정으로 구성된다. 인공신경망의 종류 중 하나인 CNN을 이용한 신호 분류에서는 먼저 CNN으로 학습하기에는 이미지 형태의 데이터가 효과적이기에 파형을 이미지 형태로 바꾸는 전처리

리포트 | 3페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.04.21

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인공지능 기반 위 병변 검출 알고리즘 개발 (Development of Gastric Lesion Detection Algorithm based on AI)

차세대컨버전스정보서비스학회 김재승, 박동균

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.06.17 | 수정일 2025.06.26

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한양대휴먼테크융합연구학대학원입학자소서, 한양대휴먼테크융합학대학원면접시험, 휴먼테크융합학대학원편입학기출, 한양대휴먼테크융합학대학원논술문제, 한양대휴먼테크융합학대학원지원동기, 한양대휴먼테크융합학대학원입학시험, 한양대휴먼테크융합학대학원입시, 한양대휴먼테크융합학대학원학습계획서, 한양대휴먼테크융합학대학원연구계획서

수행되는가?19. 미니배치(mini-batch)의 개념과 이점을 설명하시오.20. 심층 신경망의 학습을 가속화하는 기법들을 나열하시오.1.2. 합성곱 신경망 (CNN)21. 합성곱 ... 1.1. 심층 신경망11. 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron, MLP)이란 무엇인가?12. 심층 신경망(deep neural network)이란 무엇이 ... 며, 얕은 신경망과의 차이점은 무엇인가?13. 활성화 함수로 ReLU를 사용하는 이유는 무엇인가?14. 가중치 초기화의 중요성과 방법을 설명하시오.15. 전이 학습(transfer

시험자료 | 389페이지 | 12,900원 | 등록일 2024.09.19

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DSC공유대학 기계학습 기출문제 및 과제 A+

인증부터 하겠습니다.2023년 겨울학기 기계학습 중간고사-합성곱신경회로망(Covolutional Neural Network)의 구성 및 특성과 모델들의 비교분석1. 시각 정보 ... 은 수평선 이미지에 반응하고, 어떤 뉴런은 수직선 이미지에 반응하며 이러한 낮은 수준의 이미지에 대한 반응을 조합하는 더 큰 수용장이 패턴에 반응한다는 결과였다.합성곱 신경망은 이러 ... 와 관련된 지식을 바탕으로 특징 추출해 내는 과정이 필요하지 않은 것이다. 이것이 합성곱 신경망의 주요한 장점이다.기존의 신경망은 다음과 같은 문제점을 가지고 있다. 예를 들

시험자료 | 27페이지 | 4,000원 | 등록일 2024.01.16

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KAIST디지털인문사회과학대학원편입학자소서, KAIST디지털인문사회과학대학원면접시험, 디지털인문사회과학대학원편입학기출, KAIST디지털인문사회과학대학원논술문제, KAIST디지털인문사회과학대학원지원동기, KAIST디지털인문사회과학대학원입학시험, KAIST디지털인문사회과학대학원입시, KAIST디지털인문사회과학대학원학습계획서, KAIST디지털인문사회과학대학원연구

의 학습을 가속화하는 기법들을 나열하시오.1.1. 합성곱 신경망 (CNN)21. 합성곱 신경망(CNN)의 기본 구조와 원리를 설명하시오.22. CNN에서 필터(filter)와 커널 ... 가중치 초기화의 중요성과 방법을 설명하시오.15. 전이 학습(transfer learning)이란 무엇인가?16. 신경망에서 사용되는 정규화 기법들에 대해 설명하시오.17. 드롭 ... 아웃과 배치 정규화를 비교하시오.18. 하이퍼파라미터 최적화란 무엇이며, 어떻게 수행되는가?19. 미니배치(mini-batch)의 개념과 이점을 설명하시오.20. 심층 신경망

시험자료 | 389페이지 | 13,900원 | 등록일 2024.09.12

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