feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Convolutional-Neural-Networks.md

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-# Convolutional Neural Networks (CNN, 합성곱 신경망)
+# [[Convolutional-Neural-Networks]]
 
-## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
-> "이미지의 지역적 특징을 훑으며 데이터 속에 숨겨진 시각적 패턴을 포착하라" — 합성곱 필터를 사용하여 이미지의 공간적 구조 정보를 보존하면서 특징을 추출하는 신경망 구조로, 현대 컴퓨터 비전의 황금기를 연 주역.
+> [!IMPORTANT]
+> 이 문서는 고밀도 지식 자산 통합 정책에 따라 **[[Neural_Networks_and_Deep_Learning_Foundations]]**으로 통합되었습니다.
 
-## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-- **추출된 패턴:** 작은 필터(Kernel)가 이미지를 슬라이딩하며 지역적인 특징(선, 면, 질감 등)을 추출하고, 이를 층층이 쌓아올려 복잡한 사물을 인식하는 계층적 인지 패턴.
-- **핵심 구성 요소:**
-    - **Convolutional Layer:** 필터를 통해 특징 지도(Feature Map) 생성. 가중치 공유(Weight Sharing)를 통해 파라미터 수 절감.
-    - **[[Pooling|Pooling]] Layer:** 데이터의 크기를 줄여(Subsampling) 연산량을 조절하고 불변성(Invariance) 확보.
-    - **Fully Connected Layer:** 추출된 특징들을 종합하여 최종 분류 수행.
-    - **Translation Invariance:** 물체가 이미지 내 어디에 있든 동일하게 인식할 수 있는 능력.
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-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
-- **과거 데이터와의 충돌:** 이미지를 1차원 벡터로 펼쳐서 학습하던 방식(MLP)의 정보 손실 문제를 해결. 현재는 비전 트랜스포머(ViT)와 경쟁하며 하이브리드 구조로 발전 중.
-- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 문서 내 이미지 데이터를 특징 벡터로 변환할 때, 효율적인 연산을 위해 경량화된 CNN 아키텍처(예: MobileNet)를 백본으로 사용함.
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-## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- Computer-Vision-[[Mastery|Mastery]], [[Deep-Learning|Deep-Learning]], Image-Processing, [[Transformer-Architecture|Transformer-Architecture]]
-- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Convolutional-Neural-Networks.md
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+*Redirected to: [[Neural_Networks_and_Deep_Learning_Foundations]]*