신경망 원리 및 응용

신경망의 원리와 응용

1. 신경망이란?

신경망은 동물 신경망의 행동 특성을 시뮬레이션하고 분산 병렬 정보 처리를 수행하는 알고리즘입니다. 이러한 종류의 네트워크는 수많은 내부 노드 간의 상호 연결된 관계를 조정하여 정보 처리 목적을 달성하기 위해 시스템의 복잡성에 의존합니다.

인간 신경망

2. 신경망에 대한 기본 지식

구성: 다수의 간단한 기본 구성 요소 - 뉴런이 서로 연결됨

작동 원리: 생물학적 신경이 정보를 처리하는 방식을 시뮬레이션

기능: 정보의 병렬 처리 및 비선형 변환

특징: 비선형 매핑 프로세스를 구현하는 것이 비교적 쉽습니다. 대규모 컴퓨팅 능력

신경망의 본질:

신경망의 본질은 컴퓨터 언어를 사용하여 인간 두뇌의 의사결정 과정을 시뮬레이션하는 것입니다.

3. 생물학적 뉴런 구조

4. 뉴런 구조 모델

xj는 입력 신호, θi는 임계값, wij는 연결의 가중치를 나타냅니다. 뉴런 값으로 yi는 출력 값을 나타냅니다.

xjwij가 임계값 θi보다 큰지 확인합니다.

5.

중요한 값입니다.

신경망은 뇌의 뉴런을 모방한 것으로, 외부 자극이 특정 임계값에 도달하면 해당 뉴런이 자극을 받아 다음 뉴런에 영향을 미치게 된다.

6. 여러 대표적인 네트워크 모델

단일 계층 순방향 신경망 - 선형 네트워크

단계 네트워크

다층 순방향 신경망 네트워크(역학습 규칙은 BP 신경망)

Elman 네트워크, Hopfield 네트워크, 양방향 연관 메모리 네트워크, 자기 조직화 경쟁 네트워크 등

7. 인터넷은 해?

이러한 네트워크 모델을 사용하면 함수 근사, 데이터 클러스터링, 패턴 분류, 최적화 계산과 같은 기능을 달성할 수 있습니다. 따라서 신경망은 인공지능, 자동제어, 로봇공학, 통계학 등의 분야에서 정보처리에 널리 활용되고 있다. 신경망은 널리 사용되지만, 특정 사용 시 어떤 네트워크 구조를 선택해야 하는지 고려해 볼 가치가 있습니다. 이를 위해서는 다양한 신경망 구조에 대한 보다 포괄적인 이해가 필요합니다.

8. 신경망 애플리케이션