HOME / ¹®¼­°øÀ¯ / /

Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) - ½æ³×ÀÏ 1page
1/52
  • 1 page
  • 2 page
  • 3 page
  • 4 page
  • 5 page
  • 6 page
  • 7 page
  • 8 page
  • 9 page
  • 10 page
  • 11 page
  • 12 page
  • 13 page
  • 14 page
  • 15 page
  • 16 page
  • 17 page
  • 18 page
  • 19 page
  • 20 page
  • 21 page
  • 22 page
  • 23 page
  • 24 page
  • 25 page
  • 26 page
  • 27 page
  • 28 page
  • 29 page
  • 30 page
  • 31 page
  • 32 page
  • 33 page
  • 34 page
  • 35 page
  • 36 page
  • 37 page
  • 38 page
  • 39 page
  • 40 page
  • 41 page
  • 42 page
  • 43 page
  • 44 page
  • 45 page
  • 46 page
  • 47 page
  • 48 page
  • 49 page
  • 50 page
  • 51 page
  • 52 page

Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN)

¼­½Ä¹øÈ£
TZ-SHR-939
µî·ÏÀÏÀÚ
2009.06.22
ºÐ·®
52 page / 3.02 MB
Æ÷ÀÎÆ®
1,500 Point ¹®¼­°øÀ¯ Æ÷ÀÎÆ® Àû¸³¹æ¹ý ¾È³»
ÆÄÀÏ Æ÷¸Ë
Microsoft PowerPoint (ppt)
Èıâ Æò°¡

0

0°ÇÀÇ Èı⺸±â

¡á¿¬°áÁÖÀÇ (Connectionism) -µÎ³ú°¡ µ¿ÀÛÇÏ´Â ¹æ½ÄÀ» ÄÄÇ»ÅÍ¿¡¼­ ½ÇÇöÇϱâ À§ÇÑ ¿¬±¸ (¡®how the brain act¡¯) -ÀΰøÀûÀ¸·Î ±¸¼ºµÈ ½Å°æ¸Á¿¡ ´ëÇÑ ¿¬±¸ ¡á±âÈ£ÁÖÀÇ (Symbolism) -µÎ³ú°¡ ÇÏ´Â ÀÏÀ» ÄÄÇ»ÅÍ°¡ ÇÒ ¼ö ÀÖ±â À§ÇÑ ¿¬±¸ (¡®what the brain do¡¯) -Ž»ö, °èȹ µî AI¿¬±¸ÀÇ ÁÖ·ù¸¦ Çü¼º ÃÑ 52ÆäÀÌÁö ·Î ±¸¼ºµÈ Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) ¼³¸íÀÚ·áÀÔ´Ï´Ù.

  • Microsoft PowerPoint (ppt)Microsoft PowerPoint (ppt)
ANN½Å°æȸ·Î¸ÁÀΰø½Å°æ
¿¬°ü ÃßõÀÚ·á
 Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #1    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #2    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #3
 Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #4    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #5    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #6
 Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #7    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #8    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #9
 Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #10    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #11    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #12
 Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #13    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #14    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #15
 Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #16    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #17    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #18
 Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #19    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #20    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #21
 Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #22    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #23    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #24
 Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #25    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #26    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #27
 Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #28    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #29    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #30
 Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #31    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #32    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #33
 Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #34    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #35    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #36
 Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #37    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #38    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #39
 Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #40    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #41    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #42
 Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #43    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #44    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #45
 Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #46    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #47    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #48
 Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #49    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #50    Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #51
 Àΰø½Å°æ ȸ·Î¸Á(ANN) #52        

1Àå Àΰø½Å°æȸ·Î¸Á(ANN)ÀÇ °³¿ä
1. ¿ª»ç
2. Á¤ÀÇ ¹× Ư¡
3. Á¾·ù

2Àå Hopfield ½Å°æȸ·Î¸Á
1. ´ÜÃþ ÆÛ¼ÁÆ®·Ð(Perceptron)
2. ´ÙÃþ ÆÛ¼ÁÆ®·Ð (Multi-Layer Perceptron)


3Àå °æÀïÇнÀ (Competitive Learning)

4Àå Self-Organizing Feature Map (SOM) algorithm

5Àå ART ¸ðµ¨
1. ART ³×Æ®¿öÅ©ÀÇ ±¸Á¶
2. ART ½Ã½ºÅÛ ±¸Á¶

3. ART ¾Ë°í¸®Áò

6Àå ½Å°æȸ·Î¸Á ÀÀ¿ë
1. À¯Àü ¾Ë°í¸®Áò (Genetic Algorithm)
2. A Short Break with Charles Darwin
3. º¸·Î³ëÀÌ ´ÙÀ̾î±×·¥ÀÇ ¿¹

  Àΰø½Å°æȸ·Î¸Á(ann)ÀÇ °³¿ä        ½Å°æȸ·Î¸Á(neural networks)  (Àΰø)½Å°æȸ·Î¸Á (ann or nn)  
»ý¹°ÇÐÀû ½Å°æ°è¿Í °°Àº ¹æ½ÄÀ¸·Î µ¿ÀÛÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ´Ü¼øÇÏÁö¸¸ ÀûÀÀÀûÀÎ ¿ä¼ÒµéÀ» ´ë·®À¸·Î º´·Ä ¿¬°áÇÑ ¸ÁµéÀÇ °èÃþÀû Á¶Á÷
ai  ¿¬°áÁÖÀÇ (connectionism)  
µÎ³ú°¡ µ¿ÀÛÇÏ´Â ¹æ½ÄÀ» ÄÄÇ»ÅÍ¿¡¼­ ½ÇÇöÇϱâ À§ÇÑ ¿¬±¸ (¡®how the brain act¡¯)
ÀΰøÀûÀ¸·Î ±¸¼ºµÈ ½Å°æ¸Á¿¡ ´ëÇÑ ¿¬±¸  ±âÈ£ÁÖÀÇ (symbolism)  
µÎ³ú°¡ ÇÏ´Â ÀÏÀ» ÄÄÇ»ÅÍ°¡ ÇÒ ¼ö ÀÖ±â À§ÇÑ ¿¬±¸ (¡®what the brain do¡¯)
Ž»ö, °èȹ µî ai¿¬±¸ÀÇ ÁÖ·ù¸¦ Çü¼º  ÀΰøÁö´É: °³³ä ¹× ÀÀ¿ë   
9.½Å°æȸ·Î¸Á
        
ÄÄÇ»ÅÍ vs ½Å°æ¸Á vs Àΰ£ µÎ³ú (Ç¥ 9.1)
±¸ºÐ  ÁøÈ­   Á¾Á·ÀÇ ±Þ°ÝÇÑ ÁøÈ­  °³Ã¼ ´É·ÂÀº º¯È­ ¾ÊÀ½  ÀûÀÀÀû º¯È­°¡ °¡´ÉÇÑ   ÇÁ·Î±×·¥  Á¾Á·ÀÇ ¿Ï¸¸ÇÑ ÁøÈ­  °³Ã¼ ´É·ÂÀÇ ±Þ¼ÓÇÑ ¹ß´Þ   ¼º´É  ¼Óµµ ºü¸§  (ns, ps)  gb  ÀÇ ±â¾ï¿ë·®  
ÄÄÇ»Åͺ¸´Ù ´À¸° 󸮼ӵµ»ç¶÷º¸´Ù ÀÛÀº ±â¾ï¿ë·®
´À¸° 󸮼ӵµ  (ms)  Å« ±â¾ï¿ë·®   (4x10  10  gb)  ½ÅÈ£   Àü±â  Àü±â  È­ÇйÝÀÀ¿¡ ÀÇÇÑ Àü±â  µ¥ÀÌŸ  µðÁöÅР µðÁöÅР ,   ¾Æ³¯·Î±×  ¾Æ³¯·Î±×  ÀÛµ¿  ±âÁ¤µÈ ¾Ë°í¸®Áò¿¡ ÀÇÇÑ ÃÖÀûÀÇ °á°ú ¸ñÇ¥  ÇнÀÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ÀûÀÀÀû ¾Ë°í¸®Áò   ÀûÀÀÀûÀ̸ç ÈÞ¸®½ºÆ½ÇÑ À¯Çü  ±âÁ¤ÀÇ ¾Ë°í¸®ÁòÀº ¾øÀ½  °áÇÔ Çã¿ë¼º  Á¶±ÝÀÇ °áÇÔÀÌ¶óµµ ½Ã½ºÅÛÀÇ ÀÛµ¿¿¡ Ä¡¸íÀûÀÓ  ´Ù¼öÀÇ º´·Ä ¿¬°á ±¸Á¶´Â °æ¹ÌÇÑ °áÇÔÀ» Çã¿ëÇÔ  
°æ¹ÌÇÑ ¼Õ»óÀº ÀüüÀûÀ¸·Î º°´Ù¸¥ ¿µÇâÀ» ¹ÌÄ¡Áö ¾ÊÀ½
ºñ±³Àû ¿ìÀ§  °è»ê°ú ÀÚ·áÀÇ ÀúÀå  ÄÄÇ»Å͸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ÆÇ´Ü°ú ÀνĠ ÆÇ´Ü°ú ÀνĠ ±¸ºÐ  ÁøÈ­   Á¾Á·ÀÇ ±Þ°ÝÇÑ ÁøÈ­  °³Ã¼ ´É·ÂÀº º¯È­ ¾ÊÀ½  ÀûÀÀÀû º¯È­°¡ °¡´ÉÇÑ   ÇÁ·Î±×·¥  Á¾Á·ÀÇ ¿Ï¸¸ÇÑ ÁøÈ­  °³Ã¼ ´É·ÂÀÇ ±Þ¼ÓÇÑ ¹ß´Þ   ¼º´É  ¼Óµµ ºü¸§(ns, ps)  gbÀÇ ±â¾ï¿ë·®  
ÄÄÇ»Åͺ¸´Ù ´À¸° 󸮼ӵµ»ç¶÷º¸´Ù ÀÛÀº ±â¾ï¿ë·®
´À¸° 󸮼ӵµ(ms)  Å« ±â¾ï¿ë·® (4x1010gb)  ½ÅÈ£   Àü±â  Àü±â  È­ÇйÝÀÀ¿¡ ÀÇÇÑ Àü±â  µ¥ÀÌŸ  µðÁöÅР µðÁöÅÐ, ¾Æ³¯·Î±×  ¾Æ³¯·Î±×  ÀÛµ¿  ±âÁ¤µÈ ¾Ë°í¸®Áò¿¡ ÀÇÇÑ ÃÖÀûÀÇ °á°ú ¸ñÇ¥  ÇнÀÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ÀûÀÀÀû ¾Ë°í¸®Áò   ÀûÀÀÀûÀ̸ç ÈÞ¸®½ºÆ½ÇÑ À¯Çü  ±âÁ¤ÀÇ ¾Ë°í¸®ÁòÀº ¾øÀ½  °áÇÔ Çã¿ë¼º  Á¶±ÝÀÇ °áÇÔÀÌ¶óµµ ½Ã½ºÅÛÀÇ ÀÛµ¿¿¡ Ä¡¸íÀûÀÓ  ´Ù¼öÀÇ º´·Ä ¿¬°á ±¸Á¶´Â °æ¹ÌÇÑ °áÇÔÀ» Çã¿ëÇÔ  
°æ¹ÌÇÑ ¼Õ»óÀº ÀüüÀûÀ¸·Î º°´Ù¸¥ ¿µÇâÀ» ¹ÌÄ¡Áö ¾ÊÀ½
ºñ±³Àû ¿ìÀ§  °è»ê°ú ÀÚ·áÀÇ ÀúÀå  ÄÄÇ»Å͸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ÆÇ´Ü°ú ÀνĠ ÆÇ´Ü°ú ÀνĠ ÀΰøÁö´É: °³³ä ¹× ÀÀ¿ë   
9.½Å°æȸ·Î¸Á
  °³¿ä           ½Å°æȸ·Î¸Á(neural networks)  
»ý¹°ÇÐÀû ½Ã½ºÅÛÀÇ °è»êƲ ¡æ ÄÄÇ»ÅÍ·Î ¸ð¹æ ºÒ°¡ ¡æ »ý¹°ÇÐÀû Á¤º¸Ã¼°è ¿¬±¸¸¦ À§ÇØ ½ÃÀÛ-½É¸®ÇÐ,½Å°æ°úÇÐ,ÀÎÁö°úÇÐ, ½Ã½ºÅÛ ÀÌ·Ð º´ÇÕ
±âº» ÀÛ¾÷  
ÇнÀ(learning): ÆÐÅÏ ºÎ·ù¿¡ µû¶ó ½Å°æ¸ÁÀÇ ¿¬°á°¡ÁßÄ¡ Á¶Á¤
Àç»ý(recall): ÇнÀµÈ °¡ÁßÄ¡¿Í ÀԷº¤ÅÍ¿ÍÀÇ °Å¸® °è»êÇÏ¿© °¡Àå °¡±î¿î Ŭ·¡½º·Î ºÐ·ù
¡æ »ç¶÷°ú °°Àº ÇнÀ ´É·Â: ÆÐÅÏ ºÐ·ù, ÀνÄ, ÃÖÀûÈ­, ¿¹Ãø
¡æ ±âÁ¸ ÀΰøÁö´É ¹®Á¦ ÇØ°áÀÇ »õ·Î¿î °è»êƲ Á¦°ø
(Àΰø)½Å°æȸ·Î¸Á  
Àΰ£ÀÇ µÎ³úÀÛ¿ëÀ» ½Å°æ ¼¼Æ÷µé°£ÀÇ ¿¬°á°ü°è·Î ¸ðµ¨¸µ
¡æ Àΰ£ÀÇ ÇнÀÀ» ¸ðµ¨¸µ  ÀΰøÁö´É: °³³ä ¹× ÀÀ¿ë      (ÀÌÇÏ »ý·«)

¹ÞÀº º°Á¡

0/5

0°³ÀÇ º°Á¡

¹®¼­°øÀ¯ ÀڷḦ µî·ÏÇØ ÁÖ¼¼¿ä.
¹®¼­°øÀ¯ Æ÷ÀÎÆ®¿Í Çö±ÝÀ» µå¸³´Ï´Ù.

Æ÷ÀÎÆ® : ÀÚ·á 1°Ç´ç ÃÖ´ë 5,000P Áö±Þ

Çö±Ý : ÀÚ·á 1°Ç´ç ÃÖ´ë 2,000¿ø Áö±Þ

ÈıâÀÛ¼º»ç¿ëÈı⸦ ÀÛ¼ºÇÏ½Ã¸é ¹®¼­°øÀ¯ 100 point¸¦ Àû¸³ÇØ µå¸³´Ï´Ù.

¼­½Äº°Á¡ ¡Ù¡Ù¡Ù¡Ù¡Ù

0/120

»ç¿ëÈıâ (0)

µî·ÏµÈ ¸®ºä°¡ ¾ø½À´Ï´Ù.

ù¹ø° ¸®ºä¾î°¡ µÇ¾îÁÖ¼¼¿ä.

ÀÌÀü1´ÙÀ½