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인공 신경망 튜토리얼은 ANN의 기본 및 고급 개념을 제공합니다. 우리의 인공 신경망 튜토리얼은 초보자와 전문가를 위해 개발되었습니다.

'인공신경망'이라는 용어는 뇌를 모델로 한 인공지능의 생물학적 영감을 받은 하위 분야를 말한다. 인공 신경망은 일반적으로 인간 두뇌의 구조를 구성하는 생물학적 신경망을 기반으로 하는 계산 네트워크입니다. 인간의 뇌에는 뉴런이 서로 연결되어 있는 것처럼, 인공신경망에도 뉴런이 네트워크의 다양한 계층에서 서로 연결되어 있습니다. 이러한 뉴런을 노드라고 합니다.

Java에 있는 동안 수행

인공 신경망 튜토리얼은 인공 신경망과 관련된 모든 측면을 다룹니다. 이 튜토리얼에서는 ANN, 적응형 공명 이론, 코호넨 자기 조직화 맵, 빌딩 블록, 비지도 학습, 유전 알고리즘 등에 대해 논의합니다.

인공 신경망이란 무엇입니까?

용어 ' 인공 신경망 '는 인간의 뇌 구조를 발달시키는 생물학적 신경망에서 유래됐다. 인간의 뇌가 뉴런이 서로 연결되어 있는 것처럼, 인공신경망 역시 네트워크의 다양한 계층에서 뉴런이 서로 연결되어 있습니다. 이러한 뉴런을 노드라고 합니다.

주어진 그림은 생물학적 신경망의 일반적인 다이어그램을 보여줍니다.

일반적인 인공 신경망은 주어진 그림과 유사합니다.

생물학적 신경망의 수상돌기는 인공 신경망의 입력을 나타내고, 세포핵은 노드를 나타내고, 시냅스는 가중치를 나타내고, 축삭은 출력을 나타냅니다.

생물학적 신경망과 인공 신경망의 관계:

안 인공 신경망 분야에서 인공지능 뉴런 네트워크를 모방하려는 시도는 인간의 두뇌를 구성하여 컴퓨터가 인간과 같은 방식으로 사물을 이해하고 결정을 내릴 수 있는 옵션을 갖게 됩니다. 인공 신경망은 컴퓨터가 상호 연결된 뇌 세포처럼 작동하도록 프로그래밍하여 설계되었습니다.

인간의 뇌에는 약 10000억 개의 뉴런이 있습니다. 각 뉴런은 1,000에서 100,000 사이의 연관점을 가지고 있습니다. 인간의 두뇌에서는 데이터가 분산 방식으로 저장되며, 필요할 때 메모리에서 이 데이터 중 두 개 이상의 데이터를 병렬로 추출할 수 있습니다. 인간의 두뇌는 믿을 수 없을 정도로 놀라운 병렬 프로세서로 구성되어 있다고 말할 수 있습니다.

예를 들어 인공 신경망을 이해할 수 있습니다. 입력을 받아 출력을 제공하는 디지털 논리 게이트의 예를 생각해 보세요. 두 개의 입력을 받는 'OR' 게이트. 입력 중 하나 또는 둘 다 'On'이면 출력도 'On'이 됩니다. 두 입력이 모두 'Off'이면 출력도 'Off'가 됩니다. 여기서 출력은 입력에 따라 달라집니다. 우리의 두뇌는 동일한 작업을 수행하지 않습니다. 출력-입력 관계는 우리 뇌의 뉴런, 즉 '학습'으로 인해 계속 변합니다.

인공 신경망의 아키텍처:

인공 신경망의 아키텍처 개념을 이해하려면 먼저 신경망이 무엇으로 구성되어 있는지 이해해야 합니다. 다수의 인공 뉴런으로 구성된 신경망을 정의하기 위해, 이를 일련의 레이어로 배열된 단위라고 합니다. 인공 신경망에서 사용할 수 있는 다양한 유형의 레이어를 살펴보겠습니다.

인공 신경망은 기본적으로 세 가지 계층으로 구성됩니다.

입력 레이어:

이름에서 알 수 있듯이 프로그래머가 제공하는 다양한 형식의 입력을 받아들입니다.

숨겨진 레이어:

은닉층은 입력층과 출력층 사이에 존재합니다. 숨겨진 기능과 패턴을 찾기 위해 모든 계산을 수행합니다.

출력 레이어:

입력은 히든 레이어를 사용하여 일련의 변환을 거치고 최종적으로 이 레이어를 사용하여 전달되는 출력이 생성됩니다.

인공 신경망은 입력을 받아 입력의 가중 합계를 계산하고 편향을 포함합니다. 이 계산은 전달 함수의 형태로 표현됩니다.

가중 총계가 출력을 생성하기 위해 활성화 함수에 대한 입력으로 전달되는지 결정합니다. 활성화 기능은 노드가 실행되어야 하는지 여부를 선택합니다. 해고된 사람만이 출력 레이어에 도달합니다. 우리가 수행하는 작업 종류에 적용할 수 있는 독특한 활성화 기능이 있습니다.

인공신경망(ANN)의 장점

병렬 처리 기능:

인공신경망은 하나 이상의 작업을 동시에 수행할 수 있는 수치적 가치를 갖고 있습니다.

전체 네트워크에 데이터 저장:

자바스크립트 샘플 코드 예

기존 프로그래밍에 사용되는 데이터는 데이터베이스가 아닌 전체 네트워크에 저장됩니다. 한 곳에서 몇 가지 데이터가 사라져도 네트워크가 작동하는 데 방해가 되지 않습니다.

불완전한 지식으로 작업할 수 있는 능력:

ANN 훈련 후 정보는 부적절한 데이터로도 출력을 생성할 수 있습니다. 여기서 성능 손실은 누락된 데이터의 중요성에 따라 달라집니다.

메모리 배포:

ANN이 적응할 수 있으려면 예제를 결정하고 이러한 예제를 네트워크에 보여줌으로써 원하는 출력에 따라 네트워크를 장려하는 것이 중요합니다. 네트워크의 연속은 선택한 인스턴스에 정비례하며, 이벤트가 모든 측면에서 네트워크에 나타날 수 없는 경우 잘못된 출력이 생성될 수 있습니다.

내결함성 보유:

ANN의 하나 이상의 셀을 강탈해도 출력 생성이 금지되지 않으며 이 기능은 네트워크 내결함성을 만듭니다.

인공 신경망의 단점:

적절한 네트워크 구조 보장:

인공신경망의 구조를 결정하기 위한 특별한 지침은 없습니다. 적절한 네트워크 구조는 경험, 시행착오를 통해 완성됩니다.

인식할 수 없는 네트워크 동작:

ANN의 가장 중요한 이슈이다. ANN이 테스트 솔루션을 생성할 때 이유와 방법에 대한 통찰력을 제공하지 않습니다. 네트워크에 대한 신뢰도가 떨어집니다.

하드웨어 의존성:

인공 신경망은 구조에 따라 병렬 처리 능력을 갖춘 프로세서가 필요합니다. 따라서 장비의 구현이 좌우됩니다.

네트워크에 문제를 표시하기 어려움:

ANN은 숫자 데이터로 작업할 수 있습니다. ANN에 도입되기 전에 문제를 숫자 값으로 변환해야 합니다. 여기서 해결해야 할 프레젠테이션 메커니즘은 네트워크 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 이는 사용자의 능력에 달려있습니다.

라운드 로빈 스케줄링 알고리즘

네트워크 기간은 알 수 없습니다.

네트워크는 특정 오류 값으로 감소되며 이 값은 최적의 결과를 제공하지 않습니다.

20년대 중반 세계로 스며든 과학 인공신경망^일세기가 기하급수적으로 발전하고 있습니다. 이번 시간에는 인공신경망의 장점과 활용 과정에서 직면하게 되는 문제점에 대해 알아보았습니다. 번창하는 과학 분야인 ANN 네트워크의 단점은 개별적으로 제거되고, 그 장점은 나날이 증가하고 있다는 점을 간과해서는 안 됩니다. 이는 인공 신경망이 우리 삶에서 대체할 수 없는 부분으로 점차 중요해질 것임을 의미합니다.

인공 신경망은 어떻게 작동하나요?

인공 신경망은 인공 뉴런이 노드를 형성하는 가중치 방향 그래프로 가장 잘 표현될 수 있습니다. 뉴런 출력과 뉴런 입력 사이의 연관성은 가중치가 있는 방향성 간선으로 볼 수 있습니다. 인공신경망은 외부 소스로부터 패턴 형태의 입력 신호와 벡터 형태의 이미지를 입력받는다. 그런 다음 이러한 입력은 n개의 입력마다 x(n) 표기법으로 수학적으로 할당됩니다.

그 후, 각 입력에 해당 가중치가 곱해집니다(이 가중치는 특정 문제를 해결하기 위해 인공 신경망에서 활용하는 세부 정보입니다). 일반적으로 이러한 가중치는 일반적으로 인공 신경망 내부 뉴런 간의 상호 연결 강도를 나타냅니다. 모든 가중치 입력은 컴퓨팅 장치 내부에 요약됩니다.

가중치 합이 0이면 출력을 0이 아닌 값으로 만들기 위해 바이어스가 추가되거나 시스템 응답에 맞게 확장됩니다. 바이어스는 동일한 입력을 가지며 가중치는 1과 같습니다. 여기서 가중치가 적용된 입력의 총계는 0에서 양의 무한대 범위에 있을 수 있습니다. 여기서는 원하는 값의 한계 내에서 응답을 유지하기 위해 특정 최대값을 벤치마킹하고 가중치가 부여된 입력의 합계가 활성화 함수를 통과합니다.

활성화 함수는 원하는 출력을 달성하는 데 사용되는 전달 함수 세트를 나타냅니다. 다양한 종류의 활성화 함수가 있지만 주로 선형 또는 비선형 함수 집합입니다. 일반적으로 사용되는 활성화 함수 세트 중 일부는 이진, 선형 및 Tan 쌍곡선 시그모이드 활성화 함수입니다. 각각을 자세히 살펴보겠습니다.

바이너리:

이진 활성화 함수에서 출력은 1 또는 0입니다. 여기서 이를 달성하기 위해 임계값이 설정됩니다. 뉴런의 순 가중 입력이 1보다 크면 활성화 함수의 최종 출력이 1로 반환되고 그렇지 않으면 출력이 0으로 반환됩니다.

S자형 쌍곡선:

S자형 쌍곡선 함수는 일반적으로 ' 에스 ' 모양의 곡선. 여기서 tan 쌍곡선 함수는 실제 순 입력의 출력을 근사화하는 데 사용됩니다. 함수는 다음과 같이 정의됩니다.

사라 알리 칸 나이

F(x) = (1/1 + exp(-????x))

어디 ???? 가파름 매개변수로 간주됩니다.

인공 신경망의 유형:

인공신경망(ANN)은 인간의 뇌 뉴런과 네트워크 기능에 따라 다양한 종류가 있으며, 인공신경망도 비슷한 역할을 수행한다. 인공 신경망의 대부분은 더 복잡한 생물학적 파트너와 일부 유사성을 가지며 예상되는 작업에 매우 효과적입니다. 예를 들어 세분화 또는 분류가 있습니다.

피드백 ANN:

이러한 유형의 ANN에서는 출력이 네트워크로 반환되어 내부적으로 가장 발전된 결과를 얻습니다. 에 따라 매사추세츠대학교 , 로웰 대기 연구 센터. 피드백 네트워크는 정보를 자체적으로 다시 공급하며 최적화 문제를 해결하는 데 매우 적합합니다. 내부 시스템 오류 수정은 피드백 ANN을 활용합니다.

피드포워드 ANN:

전제 조건

이 튜토리얼을 시작하기 전에 전제 조건으로 특정 전문 지식이 필요하지 않습니다.

청중

인공 신경망 튜토리얼은 전문가뿐만 아니라 초보자도 ANN의 기본 개념을 이해할 수 있도록 개발되었습니다.

문제

이 인공 신경망 튜토리얼에서는 어떤 문제도 발견하지 못할 것이라고 확신합니다. 하지만 문제나 실수가 있는 경우 문의 양식에 문제를 게시해 주시면 더욱 개선해 드리겠습니다.