LLM 아키텍처기초 2026년 업데이트

CNN(합성곱 신경망)

정의

학습된 필터로 공간적 패턴을 감지하는 신경망 아키텍처로, 현대 컴퓨터 비전의 토대입니다.

합성곱 신경망은 학습된 작은 필터를 입력 전체에 적용해 가장자리, 질감, 형태 같은 국소 패턴을 감지하고, 더 깊은 층으로 갈수록 복잡한 특징을 쌓아 갑니다. LeCun 외(1998)는 문서 인식을 위한 현대적 CNN을 확립했고, Krizhevsky 외(2012)의 CNN(AlexNet)이 ImageNet 대회에서 큰 격차로 우승하면서 딥러닝 시대가 본격적으로 열렸습니다.

CNN은 지금도 비전 분야의 핵심이며, 멀티모달 시스템에서는 Transformer와 결합되는 경우가 많습니다.

참고문헌

이 정의의 근거가 된 1차 자료, 동료 심사 자료 및 기록 자료입니다.

Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition

LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., & Haffner, P. (1998). Proceedings of the IEEE, 86(11), 2278–2324.

출처 DOI:10.1109/5.726791

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks (AlexNet)

Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). Advances in Neural Information Processing Systems 25 (NeurIPS 2012).

출처

사전 및 백과사전 항목

Wikipedia — Convolutional neural network
IBM — Think / Topics — What are convolutional neural networks?

이 항목 인용하기

MultipleChat. “CNN(합성곱 신경망).” MultipleChat AI·LLM 용어집, 2026. https://multiple.chat/ai-glossary/cnn

관련 용어

멀티모달(Multimodal)

텍스트, 이미지, 오디오, 동영상 등 두 가지 이상의 데이터 유형을 같은…에서 다루는 모델

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