인공신경망

목차

1)인공신경망의 개념
2)인공신경망의 알고리즘 및 종류

본문내용

뉴런이 흥분하게 되면 그 자극은 축색돌기말단에서 분비되는 시냅스를 통해 다음 뉴런의 수상돌기로 전달되게 된다.
어떤 화학물질은 다른 뉴런의 흥분에 기여하고 어떤 물질은 억제하는데 기여한다.
이렇듯 외부의 자극을 받아 복잡하게 얽혀있는 뉴런을 통과시켜가면서 뉴런간의 연결강도를 조절함으로써 일정의 학습이 이루어지며 이를 통해 문제를 분석하거나 자극에 대한 반응을 하게 되는 것이다.

2) 인공신경망의 알고리즘 및 종류

(1) 일반적인 인공신경망의 알고리즘

인간의 두뇌는 계산, 연상, 추론, 기억 등 상당히 복잡한 일들을 수행하지만 디지털 컴퓨터처럼 CPU, 기억장치와 같은 하드웨어적인 소자들이 존재하는 것이 아니라 이러한 모든 작업들이 뉴런들의 결합체인 신경망의 작용에 의해서 이루어진다.
이미 언급한 바와 같이 신경망의 기본 소자는 뉴런이다. 뉴런은 입력된 외부 자극을 합하여 그 결과에 따라 반응하는 단순한 기능만을 할 뿐이므로 뉴런의 기능을 그림 1 과 같이 모델링할 수 있다.

참고자료

· 계단함수, 시그모이드 함수 비교
· http://blog.naver.com/htk1019/220965622077
· 환성화 함수 정의
· http://terms.naver.com/entry.nhn?docId=274998&cid=41990&categoryId=41990
· 시그모이드 함수
· http://blog.naver.com/mirageld/150013892431