"신경망 모델"의 검색결과 입니다.

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"신경망 모델" 검색결과 621-640 / 3,702건

고조파를 고려한 방사기저함수 네트워크 기반의 부하모델링 기법 (Load Modeling Method Based on Radial Basis Function Networks Considering of Harmonic components)

및 주파수뿐만 아니라 고조파의 영향에 대해서도 효과적으로 부하를 추정할 수 있도록 구성하였다. 부하모델링을 위해 적용된 방사기저함수 네트워크는 기존에 널리 사용되는 다층 신경망 ... 에 비해 구조가 간단하고 수렴속도가 빠른 장점을 지니고 있다. 개발된 부하모델링 기법은 기존에 널리 사용되는 다항식과 다층 신경회로망 및 고조파 성분을 고려하지 않은 방사기저함수 ... 본 연구에서는 고조파를 고려한 방사기저함수 네트워크 기반의 부하모델링 기법을 개발하였다. 개발된 부하모델은 입력정보로서 기본 주파수와 기본 전압 외에 고조파 성분도 고려하여 전압

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.07.16 | 수정일 2025.07.20

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<인공지능 시대의 주요 기술, 배정철, 2022> 내용 요약

신경망 모델이다. 참고로 인공 신경망 모델은 인간 뉴런에 해당하는 각 정보 처리 단위 간 정보 전달과 연산, 연산 결과 전달의 반복으로 이루어진다.컴퓨터가 정보를 처리하기 위해 ... 과 가치망이라는 두 가지 신경망을 통해 결정을 내리며, 머신 러닝을 통해 스스로 학습하는 기능을 가지고 있다.’참고로 알파고가 전 세계의 이목을 집중시킨 것은 2016년 3월 9일 ... 등이 있다.딥 러닝 학습: 권순각은 딥 러닝의 개념이 신경 회로망(Neural Network), 이미지 인식 기술, 단층 퍼셉트론(Perceptron), 다층 퍼셉트론

리포트 | 11페이지 | 1,000원 | 등록일 2023.01.11

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ChatGPT, Gemini, Lamma, Claude, Hyper Clovax 등을 포함한 딥러닝의 최신동향을 정리하시오.

이 보다 전략적인 의사 결정을 내리는 데 큰 도움을 준다. ChatGPT의 기술적 기반은 인공신경망을 활용한 딥러닝 모델이다. 이 모델은 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 언어의 구조 ... 를 정확히 인식하고 분류할 수 있어, 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있다. Gemini의 기술적 기반은 인공신경망을 활용한 딥러닝 모델이다. 이 모델은 대량의 데이터를 학습하여 언어 ... , 광고 캠페인 성과를 실시간으로 분석하여 빠르게 전략을 조정할 수 있다. Llama의 기술적 기반은 인공신경망을 활용한 딥러닝 모델이다. 이 모델은 대량의 데이터를 학습하여 언어

리포트 | 7페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.06.16

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순환신경망 RNN이란? (파이썬으로 집값 예측해보기)

순환신경망 RNN이란?(파이썬으로 집값 예측해보기)서론"Recurrent"라는 용어는 "되풀이되는"이나 "반복적인"이라는 의미를 가지고 있습니다. RNN에서 "Recurrent ... 구조를 가지고 있다고 말할 수 있습니다.[이미지출처: https://www.analyticsvidhya.com]그와는 달리, 일반적인 신경망은 피드포워드 구조의 신경망입니다. 이전 ... 게이팅 메커니즘을 포함하여 그라디언트 소실 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다. 게이팅 메커니즘을 사용하여 신경망이 시간적 정보 흐름을 제어할 수 있게 됩니다.요약하면, RNN은 시퀀스

리포트 | 6페이지 | 3,800원 | 등록일 2023.11.04

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성균관대학교 일반대학원 통계학과 학업계획서

한 U-통계를 사용한 계산적으로 효율적인 집계 커널 테스트 연구, 심층 신경망을 위한 비볼록 희소 정규화 및 최적성 연구, 불완전한 관찰 공백이 있는 재발 사건 데이터의 회귀 분석 ... 변화점 탐지 연구, 실외공기측정기 자료를 이용한 도심 기상 예측 기계학습 모형 비교 연구, 문헌 데이터의 메타 분석을 위한 베이지안 반모수 혼합 효과 모델 연구, 알츠하이머병 ... 자료에서의 결측치 대체 방법 비교 연구, 확장 중복 분석의 베이지안 혼합 모델 연구, Lasso 회귀 분석의 사례 영향 진단 연구, 시퀀싱 데이터를 사용하여 복잡한 질병과 관련

자기소개서 | 1페이지 | 3,800원 | 등록일 2024.02.22

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서강대 컴퓨터공학과 대학원 연구계획서

도 전력이 공급되는 센서 노드에서 슈퍼커패시터의 충전 상태 추정 연구, 사회 대출에서 상환 예측을 위한 유사 레이블이 있는 다양한 심층 신경망 앙상블 연구, PeriScope ... 의 빠르고 안전한 기기 내 추론 연구, 일상 생활의 활동을 인식하기 위한 사전 훈련된 비침입 부하 모니터링 모델 개발 연구, Optimus-CC: 3D 병렬도 인식 통신 압축 ... 을 통한 효율적인 대형 NLP 모델 교육 연구, 2PESNet: 시간적 행동 현지화의 온라인 처리를 위한 연구, 그래프 정렬을 통한 표현 학습을 사용한 플랫폼 간 이진 분석 개선 연구

자기소개서 | 1페이지 | 3,800원 | 등록일 2022.10.05

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2024년 김영평생육원 경영정보시스템 전체 1등 A+의 만점 받은 과제 _인공지능의 개념과 기술, 활용사례에 대해 조사하시오

에서 딥러닝을 활용하려는 시도가 늘어나고 있다. 딥러닝은 패턴 인식 문제 또는 특징점 학습을 위해 많은 수의 신경층을 가지도록 모델을 구성하는 기계학습 기술들을 의미한다. 이는 실제 ... 망(CNN)이나 회귀신경회로망(RNN)에 그 기반을 두고 있다. CNN은 사람의 시각뉴런의 수용장 개념을 이용하여서 만들어진 신경망이다. RNN은 신경망의 출력 값의 일부가 신경망 ... 의 입력 값에 포함되는 형태의 신경회로망을 의미한다. CNN은 화상 신호 처리나 컴퓨터 비전 분야에서 필수적인 기술이 되어가고 있으며, RNN은 음성 신호 처리 및 음성 인식

리포트 | 8페이지 | 3,000원 | 등록일 2024.08.21 | 수정일 2024.11.28

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딥러닝의 EEG 신호 분석에서의 활용과 CNN의 원리

의 과정으로 구성된다. 인공신경망의 종류 중 하나인 CNN을 이용한 신호 분류에서는 먼저 CNN으로 학습하기에는 이미지 형태의 데이터가 효과적이기에 파형을 이미지 형태로 바꾸는 전처리 ... 과정을 거쳐야 한다. 하지만 또 다른 신경망인 RNN은 시간과 관련된 데이터를 처리하기에 적합하기에 뇌파 신호를 시계열 요소와 관련되게 특징을 추출해야 한다. 이처럼 전처리 과정 ... 분석할 수 있도록 하고있다.(3) CNN의 이미지 분류 방법CNN은 convolutional neural network의 약자로 한국어로는 합성곱 신경망을 뜻한다. 이처럼 CNN

리포트 | 3페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.04.21

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동국대학교 멀티미디어공학과 합격 자소서

활동을 통해 합성곱신경망의 원리를 이용한 이미지 분석 기술에 대해 알게 되었는데, 이 기술은 저에게 큰 영감을 주었습니다. 합성 곱의 원리를 이용해 이미지를 Raw 데이터 ... 로 받아들임으로써 인공지능의 학습능률 향상 실현할 수 있다는 사실을 알게 되었기 때문입니다. 이러한 합성곱신경망 기술을 멀티미디어 기술에 융합시킴으로써 피사체 인식을 통한 모션 트래킹 ... 하며 그 잠재력에 주목하고 있으며, 그 중심에는 데이터 확보를 통한 정확한 인공지능 모델 설계와 개선의 목적이 있음을 알게 되었기 때문입니다. 이후 3학년 학술 연구제 활동

자기소개서 | 4페이지 | 4,000원 | 등록일 2023.02.01

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아주대학교 소프트웨어학과 자기소개서 및 면접 문제 +후기 (합격, 장학생)

강한 탐구 의지를 느낀 저는 '컴퓨터 과학이 여는 세계' 와 '인공지능과 딥러닝' 이라는 책을 읽으며 인공지능의 핵심이 되는 인공 신경망 기술에 대해 알게 되었습니다. 또한, 인공 ... 에서, ‘컴퓨터 과학이 여는 세계’ 와 ‘인공지능과 딥러닝’을 읽으며 인공 신경망에 대해 이해하였다고 하셨는데, 인공 신경망에 대해 설명해 주세요.A: 인공 신경망은 저의 뇌에서 일어나는 뉴런 ... 지능의 학습모델은 결측치 등이 존재할 경우 학습 효율이 저하되기에 정제된 데이터가 필수적이며, 데이터의 효율적인 해석을 위해서는 인공지능 기술이 필요함에 대해서도 이해할 수 있

자기소개서 | 7페이지 | 7,000원 | 등록일 2023.02.01 | 수정일 2023.02.02

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방송통신대학교 일본언어문화학과 대학원 기출문제 자기소개서작성성공패턴 면접기출문제와 구두면접예상문제 논술주제 연구계획서 견본 연구계획서견본 자소서입력항목분석

은 뇌의 신경망을 해석하고 화학 작용 을 분석하여 뇌의 전자 모델을 만들 수 있다면 인공지능을 탄생시 킬 수 있다고 보는 것이다. 따라서 뇌세포들의 기초적인 상호작용 등 뇌

자기소개서 | 200페이지 | 9,900원 | 등록일 2023.05.10 | 수정일 2023.05.11

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IT와경영정보시스템1공통 인공지능AI 학습고안된 LLM Large Language Model 대규모언어모형과 LMMLarge Multimodal Mode 대규모멀티모달모형 비교하시오00

에 처리할 수 있는 복잡한 네트워크 구조를 사용합니다. 이러한 신경망 구조는 비선형적 관계를 학습할 수 있어 복잡한 데이터의 패턴을 인식하는 데 효과적입니다.딥 러닝 모델은 대량 ... 과 같은 몇 가지 주요 접근 방식으로 나뉩니다. 딥 러닝 (Deep Learning)은 다층 신경망(딥 뉴럴 네트워크)을 사용하여 데이터의 특징을 자동으로 학습하는 방법입니다. 활용 ... 에 대한 제 개인적인 의견입니다.1) 딥러닝의 기초딥러닝은 인공신경망(Artificial Neural Network)을 기반으로 하여 데이터를 처리하고 학습하는 알고리즘입니다. 이

방송통신대 | 5페이지 | 7,000원 | 등록일 2024.09.24

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경희대 빅데이터응용학 대학원 기출문제유형분석 문제패턴탐색 자기소개서작성성공패턴 구두면접 논술주제 지원동기작성 입학추천서 어학능력검증문제 논문작성능력검증문제

트랜잭션의 ACID 속성에 대해 설명하시오 . þ 회귀 분석의 기본 개념과 사용법을 설명하시오. þ 신경망의 구조와 작동 원리를 설명하시오. þ 클러스터 컴퓨팅의 개념과 장점에 대해 ... 오.þ 빅데이터 시스템 아키텍처의 구성 요소에 대해 설명하시오. þ 클라우드 컴퓨팅이 빅데이터 분석에 미치는 영향을 논하시오. þ 모델 평가 지표 중 하나를 선택하고 설명하시오 ... 하시오 . þ 공간 데이터 분석의 기본 원리와 응용분야를 예시와 함께 설명하시오. þ 머신러닝 모델 해석가능성의 중요성과 기법을 설명하시오 . þ 텍스트 토픽 모델링의 개념과 활용

자기소개서 | 281페이지 | 9,900원 | 등록일 2024.01.14

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A+받은 인공지능의 응용 과목에서 제출한 자료이며 순환신경망, 생성적 적대 신경망, KNN 알고리즘, K means Clustering, 파이썬과 연관된 머신러닝을 정리하였습니다.

(GAN) 생성적 적대 신경망(GAN)은 딥러닝 모델 중 이미지 생성에 널리 사용되는 모델이다. 생성적 적대 신경망은 서로 경쟁하며 최적화를 수행하는 생성형 신경망이다 생성적 적대 신경 ... 망은 모델 내부에 있는 Generator(생성망)과 Discriminator(판별망)이 서로 경쟁하며 학습하는 원리로 동작한다. 예를 들어 생성적 적대 신경망으로 인물 사진을 생성 ... 1.순환신경망 (RNN) 순환신경망(RNN)은 시계열 데이터와 함께 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 학습하기 위해 만들어진 인공신경망이다. 따라서 기존 과거의 출력 데이터

리포트 | 4페이지 | 2,000원 | 등록일 2022.05.10 | 수정일 2024.11.18

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[보고서_24]Skip-gram방법에 대해

가 존재하지 않을 경우에는 해당 부분을 생략하고 학습을 진행한다.5. 아키텍처생각보다 단순한 구조를 갖고 있음은닉층의 레이어 개수가 1개인 신경망 모델을 학습하는 방식임입력(대상 ... 으로 이베딩 시킬 수 있음차원에 해당하는 값이 은닉층의 노드개수(N-dim)이다.N값을 200으로 하게 되면 은닉층의 노드가 200개인 신경망 모델을 학습하는 것이고 최종적으로 각 단어 ... 한다.random walk를 통하여 walk를 샘플링한다.결과값을 hidden layer가 1개로 이루어진 신경망인 skip-gram을 통해 학습한다.2. DeepWalk의 한계정

리포트 | 6페이지 | 3,000원 | 등록일 2024.10.16

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고려대학교 일반대학원 산업경영공학부 연구계획서

연구, 교대 방향 승수 방법을 사용하여 전역 가중치 가지치기를 통한 딥 러닝 모델 압축 연구, 프랙탈 제조 시스템의 자체 재구성을 위한 동적 재구성 프로세스 연구, 심층 신경망 ... 의 지식 증류를 통한 경량 인간 활동 인식 모델 획득 연구 등을 하고 싶습니다.저는 또한 운전 행동 기록과 함께 비음수 행렬 분해를 사용한 운전 위험 평가 연구, 수정된 부트스트랩

자기소개서 | 1페이지 | 3,800원 | 등록일 2023.09.28

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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오. 서론

개요딥러닝은 기계 학습의 한 분야로, 인공신경망을 기반으로 하여 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하고 이를 기반으로 예측 및 분류 작업을 수행하는 알고리즘의 집합이다. 딥러닝은 많 ... 은 은닉층으로 구성된 신경망을 통해 데이터의 추상화와 표현을 자동으로 학습하므로써 고차원적이고 추상적인 특징을 발견할 수 있는 특징이 있다. 이를 통해 이미지, 음성, 텍스트 등 다양 ... 한 유형의 데이터에서 높은 수준의 성능을 달성하고 있다.딥러닝의 주요 개념딥러닝은 인공신경망을 중심으로 구성된다. 인공신경망은 뉴런의 작동 원리를 모방하여 설계된 계층적인 구조

리포트 | 6페이지 | 3,000원 | 등록일 2024.07.19

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인공지능응용 기말범위 단어 정리본입니다.

계층적인 구조를 갖도록 하는 것신경망 : 인간 두뇌의 생리적 활동에 대한 계산적 모델을 통해 인공지능을 구현하려는 것퍼셉트론 : 초창기 신경망 모델로써, 계단함수를 사용하여 합성 ... 된 신호의 크기가 임계값 이상이면 계단 함수를 통해 신호를 출력하는 계산 모델신경망의 학습 : 학습 데이터를 사용하여 가중치 등의 파라미터들을 결정하는 것다층 퍼셉트론 : 여러 개 ... 의 퍼셉트론을 층 구조로 구성한 신경망 모델로써, 입력, 출력 쌍의 학습 데이터를 사용하여 학습하고, 입력이 주어질 때 어떤 값이 출력되어야 하는지에 대한 정보를 사용하여 연결선의 가 모델

시험자료 | 6페이지 | 2,000원 | 등록일 2023.12.19

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adsp 3과목 5장 민트책 문제정리

도학습: 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망비지도학습: SOM7번과대적합통계나 기계학습에서 모델에서 변수가 너무 많아 모델이 복잡하고 과대하게 학습될 때 주로 발생.생성 ... 도 = 3/7 특이도 = 1/328번neuralnet()R 인공신경망의 학습 및 추론을 위해 대표적으로 사용되는 함수일반화 가중치(generalized weight)neuralnet ... 신경망의 활성화함수입력층이 직접 출력층에 연결되는 단층신경망(single-layer neural network)에서 활성함수를 시그모이드로 사용하며 로지스틱 회귀 모형과 작동원리

시험자료 | 18페이지 | 2,000원 | 등록일 2022.09.02

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딥러닝 기반 작물 개체 통합 시스템 설계 및 구현

기반 네트워크, 데이터 분류 및 학습 진행? CNN을 이용한 병충해 검출 자동화 시스템? 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network)? 합성곱 신경망 모델 ... 하면서 동시에 분류하여 저장하는 특징을 가지고 있다전송된 영상이 컨볼루셔널 계층에서 특징이 추출 되었다면 이 추출된 특징 값을 기존의 진단용 뉴럴 네트워크 (인공 신경지능망)에 넣 ... 에서는 convolution layer와 max-pooling layer의 반복을 통해 추출된 특징을 인공 신경망을 통해 병해충을 분류하게 된다. 중간에 거치는 dropout

리포트 | 22페이지 | 1,000원 | 등록일 2025.03.20

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