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소개

인공지능 시스템생물학적 신경망인간의 뇌는?신경세포(neuron)라는 간단한 구조와 기능을 가진 세포들이 매우 복잡한 구조로 연결되어 지능적인(매우 복잡한 비선형적 정보 처리) 정보처리 기능을 수행- 100억 개 이상의 신경세포와 600억 개 이상의 연결을 가진 매우 복잡한 구조신경세포 간의 연결은 자기 조정이 가능 적응성(adaptation)과 학습(learning) 능력을 가지고 있다.<인간의 뇌><신경세포의 구조><신경세포의 연결>신경세포의 기능적 구분생물학적 신경망- 입력 부분 → 수상돌기(dendrite) : 다른 신경세포로부터 입력을 받아들이는 부분- 계산 부분 → 세포체(cell body, soma) : 다른 세포들로부터 입력된 정보를 처리하는 부분- 출력 부분 → 축색 (axon) : 처리된 정보를 다른 신경세포로 전달하기 위한 부분시냅스 → 신경세포들은 시냅스(synapse)를 통해 연결되어 있으며, 이 부분에서 실제 세포간 의 정보 교환이 이루어진다.신경세포는 세포체, 수상돌기, 축색, 그리고 연결부분에 해당하는 시냅스 부분으로 구성되어 있다.신경세포내의 정보 변환 과정

목차

없음

본문내용

<학습>
학습(learning)이란? 시냅스의 연결 강도(가중치)를 변화시키는 것
- 연결된 두 신경세포가 동시에 활성화되면 가중치를 증가시킨다.
- 역전파 알고리즘
학습 과정에서 신경망의 실제 출력을 목적 출력과 비교하여 실제 출력이 목표 출력에 근접
하도록 학습을 유도한다 즉 목적 출력에 대한 정보를 활용하여 가중치를 어떻게 변화시킬
것인가를 결정한다.
인공 신경망
<연결 구조>
신경망은 인공 뉴런들이 매우 복잡한 형태로 연결되어 정보를 처리한다.
- 단층 구조(single layer) - 입력층과 출력층으로만 구성
다층 구조(multilayer) - 입력층과 출력층 사이에 1개 이상의 은닉층으로 구성
=> 일련의 뉴런들이 하나의 층을 형성하고, 이런 층들의 계층적인 형태를 이룬다.


<학습과정>
1.입력패턴을 입력한다.
2.신경망을 작동시킨다.
3.학습 규칙을 적용한다.
4.모든 입력패턴에 대한 학습이 이루어질 때까지 1,2,3을 반복한다
공학적 신경망
학습(learning)이란? → 시냅스의 연결 강도(가중치)를 변화시키는 것

참고자료

· 없음