분야
hwpMLP(Multilayer Perceptron)의 구조
신경망의 특징과 적용상의 문제점
범용근사자(universal approximator)
목적함수(Object Function)
최적화와 비수렴성
은닉층과 은닉마디의 개수
RBF 신경망
EBF 신경망
신경망 또는 인공신경망(artificial neural networks)에 관한 연구는 뇌 신경생리학(neurophysiology)으로부터 영감을 얻어 시작되었다. 자료분석 분야에서 신경망은 복잡한 구조를 가진 자료에서의 예측(prediction) 문제를 해결하기 위해서 사용되는 유연한 비선형모형(nonlinear models)의 하나로 분류될 수 있다. 그러나 신경생리학과의 유사성 때문에 일반적으로 다른 통계적 예측모형에 비해 보다 흥미롭게 받아들여지고 있다. 신경망은 은닉마디(hidden units)라고 불리는 독특한 구성요소에 의해서 일반적인 통계모형과 구별되어진다. 은닉마디는 인간의 신경세포를 모형화한 것으로써, 각 은닉마디는 입력변수들의 결합(combination)을 수신하여 목표변수에 전달한다. 이때 결합에 사용되는 계수(coefficient)들을 연결강도(synaptic weights)라고 부르며, 활성함수는 입력값을 변환하고 이를 입력으로 사용하는 다른 마디로 출력하게 된다.
