인공신경망 요약
분야
doc1. 인공신경망
2. 모델의 종류와 함수
3. 분석방법
4. 장,단점
5. 응용분야
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.
