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소개글

인공신경망에 대한 자료입니다.

목차

1)인공신경망의 개념
2) 인공신경망의 알고리즘 및 종류
3) 분석방법
4)특징 및 장단점
5)응용분야

본문내용

1)인공신경망의 개념

(1) 인공신경망의 정의
인간이 가지고 있는 신체 기능의 대부분은 신경세포 (neuron)들의 유기적 결합체인 신경망 (neural network)에 의하여 통제된다. 신경망의 중추를 이루고 있는 것이 뇌이다. 인간의 뇌는 대략 150억개의 신경세포들로 구성되며, 각 신경세포는 약 1만개 정도의 연결점 (synapse)을 통하여 인접한 다른 신경세포들과 신호를 서로 주고받는다. 이와 같은 복잡한 구조와 방대한 신호처리 체계는 인간 이외의 다른 생명체에서는 찾아 볼 수 없는 것이다. 물론 인간이 이루어 놓은 그 어떠한 기술문명의 산물도 이와는 견줄 수 없다.
뇌의 구조와 기능에 대하여 구체적으로 알기 위해서 다방면의 연구가 이루어져 왔다. 신경생리학자들은 단일 신경세포나 신경세포들의 집단이 자극에 대하여 어떻게 반응하는지를 연구함으로써 뇌의 생리학적 구조와 기능을 미시적 차원에서 밝히고자 하였다. 또, 심리학자, 언어학자, 인지과학자들은 인간의 언어, 인지능력, 행동 등을 결정하는 뇌의 구조와 기능을 거시적 차원에서 밝히고자 하였다. 이러한 접근 방법들은 생리학적 자극과 반응 사이의 관계, 인지능력, 행동 등에 관한 생물학적 데이터를 설명할 수 있도록 신경망의 구조와 기능을 구체적으로 이해하는 것을 목표로 하고 있다. 그 동안의 연구 결과, 뇌의 구조와 기능에 관한 개괄적인 성과를 거두기도 하였다. 그러나 우리가 뇌에 대하여 알고 있는 지식은 뇌의 복잡한 구조와 기능에 비추어 볼 때, 아직도 초보적인 수준에 불과하다. 따라서, 뇌에 관하여 완전히 이해하기까지 앞으로도 얼마나 더 많은 시간을 기다려야 할지는 현재로서 미지수이다.
 한편, 공학자들의 궁극적인 관심은 뇌의 생리학적 구조와 기능을 밝히는데 있지 않다. 그보다는 뇌의 복잡한 구조적 특징과 이로부터 비롯되는 고도의 신호처리 체계를 연구하여 고난도의 실제 문제에 적용할 수 있는 새로운 연산기법을 개발하는데 그 목표를 두고 있다. 이를 위해서는 보고 듣고 깨닫는 인지능력, 연상기억, 추론, 학습 등의 기능이 뇌에서 어떻게 구현되는가를 이해해야 한다. 이를 바탕으로 하여 von Neumann 방식의 컴퓨터와는 전혀 다른 새로운 개념을 갖는 신경회로 컴퓨터 (neural computer)를 개발하고자 하는 것이다. 이는 뇌의 생물학적 구조와 기능을 닮은 시스템을 의미하는 것은 아니다.
단지, 뇌의 구조와 기능을 이해함으로써 뇌가 수행하는 연산기능의 원리로부터 새로운 개념을 추출하여 이를 구현하는 것을 의미한다. 따라서 신경회로 컴퓨터는 뇌의 시스템이라고 볼 수 있다. 이와 같은 시스템을 인공 신경망 (artificial neural network)이라고 한다. 공학분야 에서 언급되는 신경망은 당연히 인공 신경망을 의미한다. 즉, 경험적 지식을 저장하고 사용 가능하게 하는 대규모의 병렬 분산된 프로세서로 인간의 뇌 구조와 동일한 기능을 수행할 수 있도록 수리적인 알고리즘을 이용하여 구현한 모델링 방법이다.

(2) 신경세포와 인공신경세포의 비교

태그 신경망 신경망은, 신경 처리, 뉴런 기술, 신경세포 입력, 출력 시스템

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