"심층 신경망 모델"의 검색결과 입니다.

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"심층 신경망 모델" 검색결과 41-60 / 372건

얼굴인식 성능 향상을 위한 얼굴 전역 및 지역 특징 기반 앙상블 압축 심층합성곱신경망 모델 제안 (Compressed Ensemble of Deep Convolutional Neural Networks with Global and Local Facial Features for Improved Face Recognition)

한국멀티미디어학회 윤경신, 최재영

논문 | 11페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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비선형 모델예측제어 데이터에 기반한 실시간 심층 인공신경망 자율주행 제어기법 개발 (Development of Deep Artificial Neural Network Controller Based on Non-linear Model Predictive Control Data for Real-time Autonomous Driving)

제어·로봇·시스템학회 이택규, 강연식

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

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심층신경망 기반 태양광열-공기열원 히트펌프 융복합 시스템의 성능예측모델 개발 (Development of Performance Prediction Model for Integrated System Combining Photovoltaic-thermal and Air Source Heat Pump based on Deep Neural Network)

대한설비공학회 배상무, 채호병, 오진환, 채수원, 문진우, 남유진

논문 | 9페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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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

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

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

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기후 변화 적응을 위한 벡터매개질병의 생태 모델 및 심층 인공 신경망 기반 공간-시간적 발병 모델링 및 예측 (Spatio-Temporal Incidence Modeling and Prediction of the Vector-Borne Disease Using an Ecological Model and Deep Neural Network for Climate Change Adaption)

한국화학공학회 김상윤, 남기전, 허성구, 이선정, 최지훈, 박준규, 유창규

논문 | 12페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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수도권 지역의 PM2.5 예보를 위한 심층신경망 예보모델 개발 및 계층별 관련성 전파를 이용한 입력인자의 중요도 분석 (Development of a Deep Neural Network Forecasting Model for PM2.5 Prediction in the Metropolitan Area and Analysis of Input Factor Importance Using Layer-wise Relevance Propagation)

한국도시환경학회 정민우, 윤희영, 김동건, 이주용, 이채연, 왕경희, 한승희, 유숙현

논문 | 16페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.29 | 수정일 2025.05.15

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딥러닝 예측 모델을 통한 중고자동차 진단평가 방법 연구 (Used Car Inspection using Deap-Learning Prediction Model)

전북대학교 문화융복합아카이빙연구소 안광민, 안진희, 김길겸

논문 | 18페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.16 | 수정일 2025.05.10

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깊이별 분리 합성곱 신경망을 이용한 탄성파 속도 모델 구축 (Seismic Velocity Modeling Building Using Depthwise Separable Convolutional Neural Network)

한국자원공학회 조준현, 하완수

논문 | 13페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.11 | 수정일 2025.05.18

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세종대 인공지능과빅데이터 기말고사 정리집

업데이트가 잘 되지 않아 성능 저하 ->활성함수 제안(ReLU) :심층신경망과 딥러닝 ->심층신경망 : 여러 개의 은닉층을 가진 신경망 계열의 모델 ->딥러닝 : 심층신경망을 학습 ... 는 오차가 줄었지만 실제 데이터에 대해서는 오차 증가 딥러닝의 개요 심층신경망과 딥러닝의 배경 :심층신경망 배경 ->1986년대 : 힌튼, 럼멜하트 등이 다층퍼셉트론 학습방법 제안 ... ->1990년대 : 심층신경망에서 학습이 잘 안되는 현상 ->2006년 : 힌턴 등이 딥러닝 방법 제안 ->2012년 : 딥러닝을 이용하여 세계최대 이미지 인식 경연대회 힌튼에 의한

시험자료 | 49페이지 | 6,000원 | 등록일 2024.03.14 | 수정일 2024.08.27

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컴퓨팅사고 인공지능 분야조사

82097.bmp원본 그림의 크기: 가로 620pixel, 세로 626pixel딥러닝이라는 이름에서 ‘딥’은 심층 신경망을 의미한다. 이는 입력층과 출력층 사이에 여러 개의 은닉층이 깊 ... 적인 몇가지 종류에 대해 설명하겠다. DNN(Deep Neural Network)은 가장 기본적인 심층 신경망으로, 은닉층이 2개 이상인 인공신경망을 통칭한다. CNN ... 의 신경망(은닉층)을 깊게 쌓아 올린 '심층 신경망(Deep Neural Network)'을 활용하는 것이 특징이다. 이 깊은 신경망은 복잡한 데이터 속에서 숨겨진 패턴과 특징을 자동

리포트 | 3페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.19

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딥러닝 기반 음성인식 혁신

딥러닝 기반 음성인식 혁신의 전개와 사회적 파급효과목차1. 서론2. 본론(1) 전통적 음성인식 방식의 한계와 딥러닝의 등장 배경(2) 심층신경망(DNN) 기반 음성인식의 발전(3 ... 되는 원인이 되었다.2010년대 초반 딥러닝이 본격적으로 도입되면서 상황은 급격히 달라졌다. 심층신경망(DNN), 합성곱신경망(CNN), 순환신경망(RNN), 장단기 메모리 네트워크 ... 과 GPU 연산 자원의 확산은 대규모 신경망 훈련을 가능하게 했으며, 이는 음성인식에 직접 적용되었다.(2) 심층신경망(DNN) 기반 음성인식의 발전DNN은 입력층과 출력층 사이

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.28

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커널 모델과 장단기 기억 신경망을 결합한 보컬 및 비보컬 분리 (Vocal and nonvocal separation using combination of kernel model and long-short term memory networks)

한국음향학회 조혜승, 김형국

논문 | 6페이지 | 무료 | 등록일 2025.07.12 | 수정일 2025.07.19

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문자 수준 딥 컨볼루션 신경망 기반 추천 모델 (A Recommendation Model based on Character-level Deep Convolution Neural Network)

한국정보통신학회 기가기, 정영지

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

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인공신경망의 기본 구조와 작동 원리

인공신경망의 기본 구조와 작동 원리목차1. 서론2. 본론(1) 인공신경망의 개념적 기원과 발전(2) 뉴런 모델과 기본 연산 구조(3) 다층 퍼셉트론과 은닉층의 역할(4) 활성화 ... 사례(10) 신경망 구조적 한계와 개선 방향3. 결론4. 참고문헌1. 서론인공신경망은 인간의 뇌가 신경세포를 통해 정보를 처리하는 방식을 모방하여 고안된 계산 모델이다. 20세기 ... 중반부터 연구가 시작된 이 개념은 최근 심층학습의 발전과 함께 사회 전반에 혁신적 변화를 가져왔다. 본 보고서는 인공신경망의 기본 구조와 작동 원리를 체계적으로 설명하고, 이

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.09.02

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순환 신경망과 자연어 처리에서의 활용

신경망(Recurrent Neural Network, RNN)은 시퀀스 데이터의 학습을 위해 고안된 딥러닝 모델로, 특히 언어와 음성처럼 순차적 특성을 갖는 데이터를 처리하는 데 ... -term dependency) 문제와 계산 효율성의 한계로 인해 새로운 대안 모델들이 등장하게 되었으며, 오늘날에도 여전히 중요한 연구 주제로 남아 있다.2. 본론(1) 순환 신경망 ... 순환 신경망과 자연어 처리에서의 활용목차1. 서론2. 본론(1) 순환 신경망의 등장 배경과 기본 개념(2) RNN의 구조적 특징과 동작 원리(3) 장기 의존성 문제와 이를 극복

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.20

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빅데이터 기반 AI 건물수명 예측모델 검증 (Validating an AI Model for Building Lifespan Prediction Using Big Data)

대한건축학회 지석원

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.16 | 수정일 2025.05.22

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심층 신경망을 이용한 TBM 데이터 기반의 굴착 지반 예측 연구 (A TBM data-based ground prediction using deep neural network)

사단법인 한국터널지하공간학회 김태환, 곽노상, 김택곤, 정사범, 고태영

논문 | 12페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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X-MOCNN : 일관성 높은 소프트웨어 결함 분석을 위한 다중 출력 합성곱 신경망 (X-MOCNN : A Multi-Output Convolutional Neural Network for Consistent Software Defect Analysis)

한국정보과학회 이재욱, 최지원, 류덕산, 김순태

논문 | 7페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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인공신경망의 구조와 원리

함수의 종류와 역할(5) 학습 과정과 역전파 알고리즘(6) 심층 신경망과 과적합 문제(7) 최적화 기법과 성능 개선 전략(8) 인공신경망의 대표적 응용 사례3. 결론4. 참고문헌1 ... 만, 최근에는 은닉층을 수십, 수백 층으로 깊게 쌓은 심층 신경망이 주로 활용된다. 이러한 구조는 복잡한 함수 근사를 가능하게 하며, 이미지나 음성과 같이 고차원적이고 비선형적인 데이터 ... 은 점차 데이터를 잘 예측하도록 학습된다.(6) 심층 신경망과 과적합 문제신경망이 깊어질수록 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있지만, 동시에 과적합 위험도 증가한다. 과적합이란 학습

리포트 | 4페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.08.20

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인공지능의 이해 기말고사

신경망(ANN)은 인간의 신경망을 흉내 낸 머신러닝 기법입니다.5. 딥러닝은 다수의 은닉층을 가진 인공신경망을 사용하여 머신러닝 학습을 수행하는 것으로, 심층학습이라고도 합니다.6 ... 에 도입해 이미지 처리가 가능하도록 한 신경망입니다.16. 적대적 생성 신경망(GAN)은 생성과 판별 두 개의 신경망 모델이 서로 경쟁하면서 더 나은 결과를 만들어 내는 강화학습 입니다. ... 1. 퍼셉트론은 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력하며, 신경망의 기원이 되는 알고리즘입니다.2. 역전파는 신경망의 오차를 역방향으로 (출력층>은닉층>입력

시험자료 | 6페이지 | 3,000원 | 등록일 2024.07.16

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