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영상 전체에 걸쳐 24*24크기의 윈도우를 촘촘하게 몇 화소씩 이동시키며 검사
윈도우 크기를 점점 키우며 검사
퍼셉트론
입력은 특징벡터 x 를 두개의 분류 ω1과 ω2중 하나로 분류
y= (wx+b)
오류 역전파 알고리즘으로 학습
단점 : 선형분리 불가능한 상황에 대처하지 못함
다층퍼셉트론 MLP
2개의 퍼셉트론을 이용해
특징벡터를 새로운 공간으로 매핑한 후
새로운 공간에서 하나의 퍼셉트론을 또 이용하여
최종 분류!
| 입력층 | 은닉층 | 출력층 |
| d개의 노드 | m개의 노드 | 노드개수 p를사용자가 설정 |
입력층 - 은닉층 u
은닉층 - 출력층 v
딥러닝
특징 추출과 분류를 하나의 학습모델로 처리
-> 특징 추출: 주어진 문제에 가장 적합한 마스크 학습으로 알아내자
CNN( 컨벌루션 신경망)
고정된 마스크로 컨벌루션을 수행
7층 구성
| 특징추출 | 분류 (MLP와 같은 구조) |
| C1-S2-C3-S4-C5 | F6-O |
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