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본문 내용
    퍼셉트론의 입력, 가중치, 출력을 비롯한 여러 과정 중 가중치를 부여하는 과정에 초점을 맞추었다. 가중치를 부여하는 과정은 가장 핵심적인 요소라고 볼 수 있으며, 퍼셉트론 및 딥러닝의 발전과 함께 수정되고 있다. 같은 가중치 부여 과정을 갖더라도 데이터를 학습하는 과정에서 다른 결과를 갖고 올 수 있고, 가중치를 잘못 설정하여 오류를 도출하는 경우도 있기에 적절한 가중치를 설정하는 것이 중요하다.   (이하 생략)
TZ-SLE-7581332 수학과제탐구(퍼셉트론을 통한 인공 신경망 이해와 수학적분석)
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수학과제탐구(퍼셉트론을 통한 인공 신경망 이해와 수학적분석) 자료입니다
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상세정보
    소개글 수학과제탐구 과목 과제로 제출한 보고서로, 퍼셉트론을 통한 인공 신경망 이해와 수학적 분석을 주제로 하며 적정 가중치 및 활성화 탐구를 다룹니다. 생명과학 진로로 뇌신경을 모방했다는 점이 흥미로워 인공 신경망과 관련하여 수학적 분석을 시도하고자 하였다.

    저작시기 : 2023년 6월

    참고문헌 -박충식, 조재현, 김광백(2007). 선형 활성화 함수를 이용한 개선된 퍼지 단층 퍼셉트론. 한국해양정보통신학회논문지 제11권 제7호. 1387-1393
    -양철주, 김민구(2019). 다층 퍼셉트론을 이용한 파킨슨병 조기 진단 정확도 향상 연구. 한국통신학회 동계종합학술발표회. 826-827
    -임희웅, 유석인, 장병탁(2007). 생체분자 퍼셉트론의 신뢰성 향상을 위한 열역학 기반 가중치 코딩 방법. 정보과학회논문지: 소프트웨어 및 응용 제34권 제12호 1056-1064
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