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1. CNN이란?
CNN은 Convolutional Neural Network의 약자로 Deep Learning 알고리즘의 일종입니다. CNN은 이미지를 가져온 다음 해당 이미지 내의 특징을 자동으로 식별하도록 설계되었습니다. 예를 들어 CNN을 사용하여 이미지에서 사람의 얼굴을 자동으로
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? 대여소의 특성에 따라 대여건수에서 큰 차이가 남
? 여의나루역 1번 출구 앞 : 141~6859건
? 종로3가역 15번 출구 앞 : 35~1064건
? 대여소의 특성에 따라 교통수단 또는 여가수단으로 활용됨
? 여의나루역 1번 출구 앞 : 주말 대여건수 증가 →
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따릉이의 특성
? 모든 대여소에 반납 가능
? 출근 수요 1000 ~1500 대
? 퇴근 수요 4000 ~ 5000 대
따릉이 관리팀
? 강북·강남관리소 총 40개 팀 3교대 2조
? 기본적으로 70%의 거치율을 유지
? 매일 효율적인 업무를 위한 동선 선정
단순 거치율
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한계점을 설명하라.
(나) 오차 역전파(BP) 모델의 개념을 설명하고, BP 학습 과정에서 발생하는 경사 소멸 문제에 대하여 설명하라.
(다) 합성곱 신경망(CNN)의 개념을 간략히 설명하고, CNN을 구성하는 층에 대해 설명하라.
4. 참고문헌
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, 글을 읽고 해석하는 것은 물론, 신문기사 쓰기, 안면인식 및 지문인식, 작곡 등 셀 수 없이 많은 분야에 응용되고 있습니다. 개요
기계가 학습하는 방법
신경망 (Neural Networks)
인공 신경망 (Artificial Neural Networks)
컨벌루션 신경망 (CNN)
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