인공신경회로망

소개

인공신경회로망의 특징및 모델종류, 장.단점 , 응용분야 , 학습와 규칙에 의한 분류등
신경회로망의 전반적인 내용을 토대로 담았습니다.

목차

[인공신경회로망]
1.신경회로망의 이해
1)정의
2)배경
3)구조

cf> 전달함수의 종류및 설명

2.신경회로망의 특성(5가지)
3.학습 (정의 및 종류,설명)
4.학습규칙(3가지)
5.신경회로망의 구조의 종류
6.신경회로망의 응용분야

본문내용

2)신경망은 병렬분산처리 된다.
=>(뇌의 하드웨어를 구성하는 뉴런의 동작속도(0~1000Hz)는 느리지만 방대한 뉴런에 의 한 고도의 병렬 분산처리를 통하여 다량의 정보를 안정적이고 빠른 시간 내에 처리, 따라서 뇌를 표본으로 한 신경망의 일반적인 모델로서 나타낸 것이 각 계층 내에서 각 각의 모듈이 서로 상호 결합된 계층적인 병렬 분산 처리 시스템이 타당할 것)

이 외에도 일반화(학습이 완료된 신경회로망은 학습되지 않은 입력에 대해서도 올바른 결과를 출력),연상기억(새로운 입력, 일부 유실된 정보에도 유사한 출력을 낼 수 있음),
결함허용성(네트워크가 일부 파손되더라도 제대로 작동할 수 있음) 등이 있음.

3.학습

1)정의 : 경험에 의해 지식이 형성되고 그에 따른 행동의 변화를 가져오는 것을 의미.
주어진 입력에 대해 원하는 출력이 나오도록 연결선의 가중치를 조절하는 것.
2)종류

①자율학습(비 감독학습)
-입력에 대한 출력의 응답관찰에 기초하여 학습이 진행
-외부의 교육이나 옳고 그름에 대한 지도 없이 가중치가 적당한 적응에 의하여 수정
-명확한 출력을 필요로 하는 제어분야에서 사용하기는 어려움

②지도학습(감독학습)
-출력이 원하는 응답과 비교되어 오차를 발생
-가중치는 출력과 원하는 입력이 같아지도록 수정을 반복
-인공신경회로망에서는 자동적으로 제어기가 설계되는 효과를 가짐.

4.학습규칙

1)[Hebbian Learning Rule]
-자율학습을 규칙화 한 것. 기존의 무게 치에 무게의 변화 분을 계산하여 더함.
ex)개에게 음식을 주면 침을 흘린다는 가정 하에 개에게 음식을 줄때마다 종소리를
듣게 하고 이후에는 음식을 주지 않고 종소리만 듣게 해도 침을 흘리게 된다.
(이것은 어떤 조건적인 자극을 무조건적인 자극과 함께 반복하면 조건적인 자극이 무조건적인 반사를 유도해 내는 능력을 갖게 된다. 즉, 이들의 연결강도가 학습이 진행됨에 따라 강해진다는 것을 나타낸다)

참고자료

· 없음