Artificial Neutral Network   인공 신경망, 인공 신경회로망

(2018-10-04)
1. 인공 신경망 (Artificial Neutral Network,ANN)

  ㅇ 인간의 뇌 구조에 착안하여 만든 기계학습법의 일종

  ㅇ 인간 뇌(腦) 구조
     - 수백억개의 신경 세포인 뉴런(Neuron,기본적인 정보처리 단위)들이 있고,
        .. 뉴런 : 뇌의 정보 처리에 관여하는 기본 세포
     - 각 뉴런을 연결하는 수천만개의 연결부위인 시냅스(Synapse)들로 구성된 결합체


2. 학습 특징

  ㅇ 적응적 학습
     - 신경 세포 구조를 적응적으로 변화시키는 것에 의해 학습 함
        . 잘못된 답으로 이끄는 뉴런들 사이의 연결은 약화되고,
        . 올바른 답으로 이끄는 연결은 강화됨

     * 시냅스 (Synapse)
        . 신경계를 구성하는 뉴런이 다른 세포신호를 전달할 때 이용되는 연결점
     * 시냅스 가소성 (Synaptic Plasticity) 
        . 시냅스를 통해 신경 전달 물질이 많이 전달되면, 관계 강화, 그 역이면 관계 약화됨                                                 

  ㅇ 병렬 정보 처리
     - 정보가 신경망 특정 위치가 아니라 신경망 전체에 동시에 저장되고 처리됨


3. 학습 방식

  ㅇ 뉴런들 간에 링크로 연결되어 있고, 그에 연관된 수치 가중치가 있어서,
     - 가중치들을 반복적으로 조정하며 학습이 이루어짐

  ㅇ 즉, 가중치 조정으로 프로그램될 수 있는 학습능력을 갖는다고 볼 수 있음


[기계학습] 1. 기계 학습 2. 인공 신경망 3. 빅 데이터 4. 차원 축소
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