[G1-Sync] Manual knowledge update

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

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 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
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-tags: [ai, deep-learning, cnn, computer-vision, image-processing]
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 last_reinforced: 2026-04-26
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@@ -15,7 +15,7 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 - **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 Layer:** 데이터의 크기를 줄여(Subsampling) 연산량을 조절하고 불변성(Invariance) 확보.
+    - **[[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.
 
@@ -24,5 +24,5 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 문서 내 이미지 데이터를 특징 벡터로 변환할 때, 효율적인 연산을 위해 경량화된 CNN 아키텍처(예: MobileNet)를 백본으로 사용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- Computer-Vision-Mastery, [[Deep-Learning]], Image-Processing, [[Transformer-Architecture]]
+- Computer-Vision-[[Mastery]], [[Deep-Learning]], Image-Processing, [[Transformer-Architecture]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Convolutional-Neural-Networks.md