트랜스포머 vs CNN 비교: 합성곱 신경망이 지금도 현역으로 쓰이는 세 가지 현장과 그 이유
비전 트랜스포머가 대규모 학습의 주도권을 가져간 뒤에도 CNN은 사라지지 않았다. ConvNeXt와 YOLO 26, 모바일넷 사례를 따라가며 확장성 경쟁과 효율성 경쟁이 갈라지는 지점을 짚은 해설을 정리했다.
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AI TOPIC
CNN 최신 뉴스와 핵심 해설
CNN 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 20편을 최신순으로 모았습니다.
CNN ResNet 기초 강의 정리: 합성곱의 지역성과 잔차 연결이 딥러닝을 바꾼 이유
AI 안전 교육 프로그램 ARENA의 입문 강의를 정리했다. 파이토치 학습 루프의 구조, 합성곱이 다층 퍼셉트론보다 잘 일반화하는 이유, 잔차 연결이 깊은 신경망 학습을 가능하게 만든 원리를 짚는다.
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트랜스포머 vs CNN·RNN 비교: 지역성과 순차성의 한계, 자기어텐션이 푸는 문제
트랜스포머 인코더가 CNN의 지역 필터, RNN의 순차 처리와 무엇이 다른지 정리했다. 어순에 얽매이지 않는 구조와 먼 단어를 직접 잇는 자기어텐션이 장기 기억 문제와 기울기 소실을 어떻게 비껴가는지 살펴본다.
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합성곱 신경망(CNN) 원리 완전 정리: MIT 6.S191 컴퓨터 비전 강의 핵심 해설
MIT 딥러닝 입문 강의가 이미지를 숫자 배열로 보는 것부터 합성곱, 풀링, 물체 검출과 분할까지 CNN의 뼈대를 정리했다. 특징을 사람이 정의하지 않고 데이터에서 학습한다는 발상의 전환이 핵심이다.
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CNN 멀티스케일 원리 정리: 계층적 특징, U-Net 스킵 연결, 피처 피라미드 네트워크
합성곱 신경망이 크기가 제각각인 물체를 모두 인식하는 비결은 계층적 특징에 있다. LeNet에서 AlexNet으로 이어진 흐름과 함께 앵커 박스, U-Net 스킵 연결, 피처 피라미드 네트워크가 이를 어떻게 보완하는지 정리했다.
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등변 신경망 완전 정리: 군 합성곱과 조종 가능 CNN으로 회전·반사까지 다루는 딥러닝 구조
일반적인 CNN은 평행이동에만 등변해 회전한 물체를 사실상 다시 배워야 한다. 커널을 회전·반사로 변환하는 군 합성곱, 무한 군까지 다루는 조종 가능 CNN, 캡슐 네트워크까지 등변 딥러닝 구조를 정리했다.
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등변 신경망 입문 정리 — 등변성과 불변성의 차이, 대칭성 군론 기초, 알파폴드2 활용까지
CNN이 이동에는 강하면서 회전에는 약한 이유에서 출발해 등변성과 불변성의 차이, 대칭성과 군론의 기초, 그리고 알파폴드2와 의료 영상 진단에 실제로 쓰인 등변 신경망 사례까지 입문자 눈높이로 정리했다.
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비전 트랜스포머(ViT) 구조 정리: 패치 임베딩과 CLS 토큰부터 CNN과의 차이까지
비전 트랜스포머는 이미지를 16×16 패치로 잘라 문장처럼 다루는 모델이다. 패치 임베딩과 CLS 토큰, 위치 임베딩이 하는 일과 CNN 대신 언제 써야 하는지, 확장 모델인 Swin과 DeiT의 차이까지 정리했다.
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AlexNet 정리: ReLU와 드롭아웃, GPU로 2012년 이미지넷을 제패하며 딥러닝 시대를 연 다섯 가지 무기
2012년 이미지넷 대회에서 오류율을 26퍼센트대에서 15퍼센트대로 끌어내린 AlexNet. 기울기 소실과 과적합, 연산 속도라는 세 병목을 한꺼번에 넘어선 다섯 가지 기술과 VGG넷, 레즈넷으로 이어진 유산까지 정리했습니다.
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트랜스포머가 CNN을 대체한 이유: 합성곱과 셀프 어텐션의 차이, 귀납 편향과 표현력 정리
앵무새 깃털을 두른 고양이 사진 한 장을 ResNet은 앵무새로, 비전 트랜스포머는 고양이로 분류했다. 합성곱과 셀프 어텐션의 구조 차이, CNN이 품은 세 가지 귀납 편향, 그리고 트랜스포머가 컴퓨터 비전을 차지한 이유를 따라간다.
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합성곱 신경망(CNN)이 잘 작동하는 이유, 고차원의 저주와 이미지 인식의 해법
사기 탐지도 보험료 산정도 해내던 기계 학습이 유독 이미지 앞에서는 무너졌다. 그 원인이 학습 능력이 아니라 입력 차원에 있었다는 설명과, 합성곱 신경망이 이를 우회한 방식을 정리했다.
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컴퓨터 비전 필독 논문 10선 - LeNet·AlexNet·ResNet부터 CLIP·SAM·스테이블 디퓨전까지
현대 컴퓨터 비전을 만든 대표 논문 10편을 하나의 이야기로 정리했다. CNN의 시작 LeNet부터 AlexNet·ResNet·U-Net·YOLO, 비전 트랜스포머, CLIP·DINO·SAM 같은 파운데이션 모델, 그리고 스테이블 디퓨전까지 흐름을 짚는다.
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합성곱 신경망(CNN) 3분 정리: 커널·필터·풀링과 PyTorch 구현 원리
CNN이 이미지를 이해하는 원리를 커널·필터·맥스풀링 중심으로 짧고 명확하게 정리한다. RGB 처리 방식과 CNN이 왜 그렇게 효율적인지, PyTorch로 어떻게 구성하는지까지 짚는다.
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비전 트랜스포머(ViT)란? CNN을 넘어선 이미지 인식 방식과 셀프 어텐션 원리 쉽게 정리
10년간 컴퓨터 비전을 지배한 CNN에 도전한 비전 트랜스포머(ViT)의 원리를 쉽게 정리했습니다. 이미지를 16×16 패치로 잘라 언어처럼 처리하는 셀프 어텐션과 88.55% 정확도, CLIP·SAM 응용까지 살펴봅니다.
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컴퓨터 비전 역사 총정리 — CNN부터 ViT·확산모델까지 한눈에
1950년대 뇌 시각 연구부터 LeNet·AlexNet·ResNet 같은 CNN, 그리고 ViT·CLIP·확산모델에 이르는 컴퓨터 비전 발전사를 문제 유형별로 정리했다.
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신경망 구조 이해하기: 뉴런·활성화 함수·CNN·RNN·오토인코더 딥러닝 기초
뉴런이라는 기본 단위에서 시작해 활성화 함수, 층을 쌓아 만드는 심층 신경망, 그리고 CNN·RNN·오토인코더까지 신경망 구조의 큰 그림을 쉽게 정리했습니다.
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신경망이란 무엇인가 — 노드·가중치·경사하강법 5가지 핵심 정리
신경망의 다섯 가지 핵심을 정리합니다. 노드 계층 구조부터 가중치와 선형회귀, 순전파, 비용함수와 경사하강법, CNN·RNN까지 입문자 눈높이로 설명합니다.
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CNN 이미지 분류 원리: 합성곱 필터·특징맵·맥스 풀링 쉽게 이해하기
일반 신경망이 이미지에서 왜 한계에 부딪히는지, 그리고 CNN이 필터·합성곱·특징맵·풀링으로 어떻게 그 문제를 푸는지를 X·O 분류 예시로 차근차근 설명한다.
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CNN 합성곱 신경망이 이미지를 인식하는 원리 쉽게 이해하기
합성곱 신경망(CNN)은 사람이 특징을 일일이 골라주지 않아도 이미지에서 모서리·코너 같은 특징을 스스로 학습한다. 컴퓨터필레 강연을 토대로 CNN의 작동 원리를 풀어본다.
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합성곱 신경망(CNN) 쉽게 이해하기: 필터로 이미지를 인식하는 딥러닝의 원리
사람에겐 쉬운 사물 인식이 컴퓨터에겐 왜 어려울까. IBM 엔지니어가 합성곱 신경망(CNN)이 필터와 계층으로 이미지를 단계별로 이해하는 방식을 집을 예로 풀어 설명한다.
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