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(방송통신대 인공지능 기말시험)몬테카를로 트리 탐색의 개념과 탐색 과정 k평균 군집화 단층 퍼셉트론 오차역전파 모델 경사소멸문제 합성곱 신경망
(flatten)하고 다중 분류 문제에 적용되는 softmax함수로 이미지를 분류할 수 있다.4. 참고문헌이광형, 이병래(2018). 인공지능. 한국방송통싱대학교출판문화원.아키바 신야 , 스기야마 아세이 , 데라다 마나부(2019). 머신러닝 도감. 제이펍.사이토 고키(2017). 밑바닥부터 시작하는 딥러닝. 한빛미디어.
8페이지 | 10,000원 | 2020.11.16
신경망에 있어서 뉴런 단독으로 어떤 기능을 수행하기 보다는 여러 뉴런들이 거미줄처럼 복잡하게 연결되어 서로 상호 작용을 하고 있으므로 신경망은 방향성 그래프를 이용하여 모델링할 수 있으며, 이를 인공 신경망 모델 또는 신경망 모델이라 한다. 신경망 모델의 방향성 그래프에 있어서 노드는
16페이지 | 1,400원 | 2008.12.10
시장예측), 최적화 (경로선택), 제어 (process 제어, 적응 제어시스템, 공장제어), 카드 회사 주가 변동 예측, 항공사 좌석 예약 관리, 은행의 고객 신용 판별도, DNA 코드 분석, 기상예측, 지진예측, 자원탐지 등이 있다. 1. 인공신경망2. 모델의 종류와 함수 3. 분석방법 4. 장,단점5. 응용분야5
5페이지 | 1,200원 | 2008.10.14
[mis] ANN(Artificial Neural Network, 인공신경망)
은닉층(hidden layer), 그리고 출력층(output layer)으로 구성된 전방향(feed-forward) 신경망이다. 은 입력층, 2개의 은닉층, 그리고 출력층으로 이루어진 MLP 신경망의 구조이다. 간단한 하나의 신경망의 구조는 아래 그림과 같다. n개의 X 입력들이 각각 W라는 가중치에 의해 Y라는 뉴로드(인공 신경세포)
29페이지 | 2,700원 | 2008.07.24
[경영정보시스템] NeuralPlanner를 이용한 인공신경망 학습
경영정보시스템 NeuralPlanner를 이용한 인공신경망 학습목 차I. 과제 수행 절차1. 자료 분석 과정1.1 데이터 선별1.2 데이터 작성1.3 입력층 변환2. 인공신경망 실행 과정2.1 은닉층 및 은닉노드 변환2.2 최종 인공신경망 은닉층 및 은닉노드 수 결정II. 과제 시사점1. 은닉층 및 은닉노드 개수 결정2. 1종
6페이지 | 1,100원 | 2007.01.26
인공신경망(simulated artificial neural network, SANNs)을 가지고 이 추상개념(abstraction)을 확장한다. ANNs은 보통 각 처리요소가 동시에(생물학적 신경망에서처럼) 동작할 수 있기 때문에 속도에서 더 큰 이점이 있는 반면에 SANN은 네트워크에 있는 각각의 시뮬레이션되는 뉴런(neuron) 또는 노드(node)를 순차적으로
185페이지 | 1,500원 | 2004.02.25
인공신경망은 인간 뇌의 뉴런(Neuron)을 모방한 모델이다. 각 뉴런은 입력을 받아 가중치를 적용하고 활성화 함수를 통해 출력을 생성하고, 이 출력은 다른 뉴런에 전달된다. 또한 인공신경망은 여러 계층으로 구성되는데, 일반적으로 입력 계층, 은닉 계층(하나 이상), 출력 계층으로 구성되며, 은닉 계층
10페이지 | 4,500원 | 2024.04.12
은닉층의 수는 17개로 설정하였고, 출력변수는 부도여부로 1개이다.3) 인공신경망에서 중지규칙의 최대 훈련시간 사용은 15분으로 사용하였고, 과대적합 방지집합은 25%로 설정하였다. 훈련에 사용된 레코드수는 1,191개이다.3. Result & Analysis 1) 전체 적중률은 91.9%가 나왔고, 부도기업을 부도라고 예측한
4페이지 | 1,200원 | 2016.03.03
은닉층의 수는 17개로 설정하였고, 출력변수는 부도여부로 1개이다.3) 인공신경망에서 중지규칙의 최대 훈련시간 사용은 15분으로 사용하였고, 과대적합 방지집합은 25%로 설정하였다. 훈련에 사용된 레코드수는 1,191개이다.3. Result & Analysis 1) 전체 적중률은 91.9%가 나왔고, 부도기업을 부도라고 예측한
4페이지 | 700원 | 2014.08.22
인공지능 기술의 적용 효과첫째, 자율 비행 기능: 인공지능 기술을 드론에 적용함으로써 자율 비행 기능을 개발할 수 있다. 이는 드론이 인공신경망 알고리즘과 비전 인식 기술을 활용하여 주변 환경을 인식하고, 장애물을 피하는 등의 비행 동작을 스스로 수행할 수 있게 한다. 자율 비행 기능을 갖춘
4페이지 | 2,000원 | 2023.08.23
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- 윤용남 수리학 4장
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- 자신의 생각이나 의견이 상대방에게 성공적으로 설득했던 경험을 상황‧행동‧결과 중심으로 구체적으로 기술하시오.
- 청주대학교사이버강의족보
- 최근 5년 내에 직면했던 삶의 어려움이 무엇이었으며 그것을 어떻게 극복하였는지 기술하시오
- 현재까지의 실습에서 발견한 자신의 강점과 약점