Neural Network (CNN, RNN, LSTM, BiLSTM)
CNN(Convolution Neural Network), 합성곱 신경망 수면 알고리즘에 관한 논문을 검색하면, 대부분 CNN을 활용한 분류 방법이 나온다. 이 신경망은 입력이 '이미지'로 구성돼 있다는 점을 활용한다. 일반 신경망과 달리 CNN의 레이어에는 너비, 높이, 깊이로 3차원 배열된 뉴런이 있다. "깊이" : 전체 신경망의 깊이가 아닌, 활성화 볼륨의 3차원을 의미하며, 네트워크의 총 레이어 수를 나타낼 수 있음. 한 레이어의 뉴런은 모든 뉴런이 완전히 연결된 방식이 아니라, 그 앞에 있는 레이어의 작은 영역에만 연결됨. 처읍 입력 이미지가 32*32*3이면 -> 최종 출력 레이어의 크기는 1*1*10이 되는데, Convent 아키텍처의 마지막에는 full image를 깊이 dimension을..
