반응형 AI/딥러닝2 퍼셉트론(Perceptron)의 정의와 단층,다층 퍼셉트론 1. 개요 인공 신경망은 현대 머신 러닝 분야에서 가장 핫한 주제 중 하나입니다. 특히 딥 러닝은 최근에 인공 신경망을 더욱 복잡하게 쌓아 올린 방법으로, 다른 머신 러닝 기법들을 뛰어넘는 놀라운 성능을 보여주고 있습니다. 이에 따라 딥러닝과 전통적인 머신 러닝을 구분하고 이해하는 중요성이 강조되고 있습니다. 이를 위해서는 먼저 초기의 인공 신경망인 퍼셉트론에 대해 이해할 필요가 있습니다. 2. 퍼셉트론 퍼셉트론은 1957년에 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)에 의해 제안된 간단한 인공 신경망 모델입니다. 이 모델은 사람의 뇌의 동작 원리에서 영감을 받아 만들어졌습니다. 퍼셉트론은 입력과 가중치를 곱한 값을 모두 합한 후, 활성화 함수를 통과시켜 결과를 출력합니다. 이 결과는 다음 레이어.. 2023. 6. 11. 인공신경망의 개념과 구조 인공신경망: 현대 기술의 코어 소개 인공지능은 현대 사회에서 중요한 역할을 맡고 있으며, 인공신경망은 이를 구현하는 핵심 기술 중 하나입니다. 인공신경망은 생물학적 뉴런의 작동 방식에서 영감을 받은 수학적 모델로, 컴퓨터 시스템 내에서 학습하고 패턴을 인식하는 능력을 갖추고 있습니다. 이번 블로그에서는 인공신경망의 개념, 구조, 작동 원리, 그리고 현대 기술에서의 응용에 대해 간단히 알아보겠습니다. 1. 인공신경망의 개념 1.1 뉴런과 신경망 인공신경망은 뉴런과 그들의 연결로 구성됩니다. 생물학적 뉴런은 신경세포로, 다른 뉴런들과 연결되어 전기 신호를 전달하고 처리합니다. 인공신경망은 이러한 생물학적 뉴런의 동작을 수학적으로 모델링한 것입니다. 각 뉴런은 입력값을 받아 가중치와 활성화 함수를 통해 출력값.. 2023. 6. 10. 이전 1 다음 반응형
