합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 이미지 인식 및 패턴 인식 등의 컴퓨터 비전 작업에 특히 효과적인 딥러닝 모델입니다. CNN은 입력 데이터의 공간적 구조를 고려하여 학습하고, 특징을 자동으로 추출하여 복잡한 패턴을 인식할 수 있습니다. 아래에서 CNN의 구조, 작동 원리, 그리고 주요 특징을 상세히 설명하겠습니다. 1. CNN의 구조: CNN은 크게 합성곱 계층(Convolutional Layer), 풀링 계층(Pooling Layer), 완전 연결 계층(Fully Connected Layer)으로 구성됩니다. (1) 합성곱 계층 (Convolutional Layer): 이미지에서 특징을 추출하기 위해 필터(커널)를 사용하여 합성곱 연산을 수행합니다. 각 필..