많은 조직은 자동화 된 복잡한 의사 결정에 신경회로망을 사용한다. 신경회로망은 요청된 행동의 방향 패턴을 쉽게 식별할 수 있다. 각각의 회로망은 그들의 활동을 증진 시키기 위해 과거의 경험으로부터 배운다. Technology 구성원의 멤버인 그들은 기계학습법이라고 불린다. 기계학습법은 11장에서 묘
현재 다른 모든 통신 규약의 지침이 되고 있다. 이 7계층의 통신 규약군에 대해 각 계층별로 설명, 정의한 것이 OSI 기본 참조 모델이다. 따라서 본론에서는 OSI 7 Layer 모델의 각 프로토콜 계층의 명칭을 기술하고, 그 역할에 대하여 간략히 설명하고 아래 각 용어들에 대하여 약자를 풀어 서술해 보겠다.
1. POINT FUNCTION
1-1. PROJ INT :
- ELEMENT들을 서로 INTERSECT하거나 이미 만들어진 점들을 다른 ELEMENT상에 투영하여 새로운 점을 생성..
- 두점의 중앙에 새로운 점을 생성..
SINGLE : 하나의 교점, 혹은 이미 만들어진 점을 다름 ELEMENT의 밖에 존재할 수 있다..
LIM OFF : 점이 SELECET한 ELEMENT의 밖에 존재할 수 있다. LI
hiddenlayer)가 1개 이상 존재한다. 모든 계산층이 자신의 계산 결과를 입력에서 출력으로의 순방향으로만 전달하는 구조의 다층 신경망을 순방향 신경망이라고 한다. 순방향 신경망에서는 한 층의 모든 노드는 다음 층의 모든 노드와 연결된다.
신경망에서 학습이란 뉴런 간 연결별 가중치들을 조정해
of ice. When new snow fell on top of the old, it too turned to icy grains. So blankets of snow and ice grains mounted layer upon layer and were of such great thickness that the weight of the upper layers compressed the lower ones. With time and pressure from above, the many small ice grains joined and changed to larger crystals, and eventually the deeper crystals merged into a solid mass of ice.