레포트샵

fileicon인공신경망 요약

이전

  • 1인공신경망 요약1
  • 2인공신경망 요약2
  • 3인공신경망 요약3
  • 4인공신경망 요약4
  • 5인공신경망 요약5

다음

  • 최대 100페이지까지 확대보기 서비스를 제공합니다.

> 레포트 > 공학계열 > 자료상세보기 (자료번호:215970)

구매가격
1,200원 할인쿠폰1,080원
등록/수정
2008.10.14 / 2008.10.15
파일형식
fileicondoc(MS워드 2003이하) [무료뷰어다운]
페이지수
5페이지
자료평가
평가한 분이 없습니다.
등록자
croskill
  • 다운로드
  • 장바구니 담기

닫기

이전큰이미지 다음큰이미지
  • 트위터
  • 페이스북
신규가입 200원 적립! + 10% 할인쿠폰 3장지급! banner구매자료를 평가하면 현금처럼 3%지급!

소개글

인공신경망 요약에 대한 자료입니다.

목차


1. 인공신경망

2. 모델의 종류와 함수

3. 분석방법

4. 장,단점

5. 응용분야

본문내용

1. 인공신경망
1) 정의와 개발의도
인공신경망은 뇌기능의 특성 몇 가지를 컴퓨터 시뮬레이션으로 표현하는 것을 목표로
하는 수학 모델이다. 사람의 두뇌를 모델로 하여 정보를 처리하는데 있어서 두뇌와 비슷하게 처리하기 위한 알고리즘이다.
인공신경망의 개발의도는 생물학적 생물학적 뇌의 작동원리를 그대로 모방한 새로운 형태의 알고리즘을 만들고자 하는 노력에서 생겨나게 되었다. 그리고 연산능력에서 뛰어난 성과를 보이는 컴퓨터의 특성과 추론능력이 뛰어난 생물의 뇌를 결합하고자 한 시도이다.

2) 목표와 구성요소
이것의 목표는 뇌의 복잡한 구조적 특징과 이로부터 비롯되는 고도의 신호체계를 연구하여 고난도의 실제 문제에 적용할 수 있는 새로운 연산 기법 개발이다.
신경망의 구성요소는 신경세포(neuron) 또는 처리소자(processing element) 와 연결강도(connection weight) 그리고 학습규칙(learing rule)로 되어 있다. 뉴런(neuron)이란 인간의 뇌를 포함한 신경들을 구성하는 최소단위이다. 뉴런과 뉴런을 연결하는 과정에서 관여하는 물질을 synapse라고 부른다. PE(processing element)는 뇌까지 전달된 자극을 지각하는 프로세스이다. 학습이란 외부의 자극을 받아 복잡하게 얽혀있는 뉴런을 통과시켜가면서 뉴런간의 연결강도를 조절함으로써 일정의 학습이 이루어지며 이를 통해 문제를 분석하거나 자극에 대한 반응을 하는 것을 말한다.

태그 신경망 출력, 입력 은닉, 가중치 뉴런, 학습 함수, 퍼셉트론 분야

자료평가

아직 평가한 내용이 없습니다.

오늘 본 자료

  • 오늘 본 자료가 없습니다.
  • img

    저작권 관련 사항 정보 및 게시물 내용의 진실성에 대하여 레포트샵은 보증하지 아니하 며, 해당 정보 및 게시물의 저작권과 기타 법적 책임은 자료 등록자에게 있습니다. 위 정보 및 게시물 내용의 불법적 이용, 무단 전재·배포는 금지됩니다. 저작권침해, 명예훼손 등 분쟁요소 발견시 고객 센터에 신고해 주시기 바랍니다.