[mis] ANN(Artificial Neural Network, 인공신경망)

인공지능 시스템유전자 알고리즘, 퍼지 이론, 신경망, 전문가 시스템의 기술적 장점 존재→ 모두 이용할 수 있도록 하나의 어플리케이션으로 통합한 시스템사례→위험을 최소화 하고 수익을 극대화하는 최적의 유가증권 포트폴리오 구축.→일본의 히타치, 미쓰비시, 리코, 산요와 같은 기업들은 가전제품, 공장 기계, 사무용 기계와 같은 제품에 하이브리드 인공지능을 포함시키기 시작.→마쓰시다 전기는 퍼지 논리를 신경망에 결합시킨 “neurofuz

신경망의 종류특성생물학적 신경망(Biological NN)유기적(Organic)인공 신경망(Artificial NN)전자적(Electronic)시뮬레이션되는 인공신경망(Simulated Artificial NN)알고리즘적(Algorithmic)그림 1.2 신경망의 종류들생물학적 신경망(biological neural network)은 인간의 두뇌에 있는 것과 같은 살아있는 유기체들에서 발견된다. 인공 신경망(artificial neural network, ANN)은 생물학적 뉴런들과 그것들의 상호작용을 모델링하기 위해서 전자회로들에서 사용된다. 이들 ANNs은 뇌에 있

인공신경망 (Artifitial Neural Network : ANN)알고리즘은 생물의 신경전달 과정을 단순화 하고 이를 수학적으로 해석한 모델로써, 복잡하게 얽혀있는 뉴런(neuron-신경세포 : 신경망에서는 네트워크를 이루는 최소단위)을 통과시켜가면서 뉴런끼리의 연결강도를 조절하는 일종의 학습(training)과정을 통해 문제를 분석한다. 이러한 과정은 사람이 학습하고 기억하는 과정과 비슷하며, 이를 통해 추론, 분류, 예측 등을 수행할 수 있다. 현재 신경망은 최적화 문제,

인공지능의 일부분을 이루고 있지만 서로 연관되어 때로는 개별적으로 발전되어 왔다. 하지만 인간 두뇌의 알고리즘과 데이터를 구축한다는 것에 회의적인 입장을 지니는 의견도 많은 상태다.인공 지능에는 컴퓨터와 사람이 대화하며 정보를 교환할 수 있게 하는 자연언어처리(Natural Language Processing)분야, 인간의 두뇌를 모방하여 수많은 처리기들의 네트워크로 구성된 신경망 구조를 상정하는 신경망(Neural Network) 등 다양한 분야가 있다.3. 의사결정 지

신경망(Neural Network) 등이 있다.2) 딥러닝딥러닝은 머신러닝의 한 분야로 인공신경망(ANN, Artificial Neural Networks)에 기반으로 한다. 딥러닝은 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화 작업을 수행하여 방대한 데이터를 분석하고 특징을 도출해낸다.기본 구조는 신경망이 입력 벡터를 받고 이를 입력층(input layer)에 전달하며, 숨겨진 다량의 은닉층(hidden layer)에서 학습을 수행하고, 출력층(output layer)을 통해 결과를 도출하는 것이다.딥러닝의 가