인공신경망2 [인공지능] 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 개념 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 개념인공신경망은 인간의 뇌에서 영감을 받아 만든 알고리즘 구조로, 데이터를 분석하고 패턴을 인식하는 데 탁월한 성능을 보입니다. 인공신경망은 수많은 뉴런이라 불리는 노드(node)들로 구성되며, 이들 뉴런이 서로 연결되어 특정한 문제를 학습, 인식, 예측하는 구조를 갖추고 있습니다.인공신경망의 기본 구성 요소입력층(Input Layer):입력층은 외부로부터 데이터를 받아들이는 층으로, 네트워크가 학습할 데이터를 수용하는 첫 번째 단계입니다.은닉층(Hidden Layer):입력층과 출력층 사이에 위치한 층입니다. 은닉층이 많아질수록 네트워크가 복잡해지고, 더 다양한 패턴을 인식할 수 있게 됩니다. 은닉층의 뉴런은 입력 데이터를 처리하여 .. 2024. 11. 15. 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간의 뇌 구조와 신경세포(뉴런)의 기능을 모방하여 만든 기계 학습 모델입니다. ANN은 다양한 입력 데이터를 기반으로 패턴을 인식하고 학습하는 시스템으로, 일반적으로 대량의 데이터를 처리하여 복잡한 문제를 해결하는 데 사용됩니다. ANN의 기본 단위인공신경망의 기본 단위는 '뉴런'입니다. 뉴런은 입력 값을 받아들여 가중치(weight)를 곱한 후 이를 합산하고, 활성화 함수(activation function)를 통해 최종 출력을 계산합니다. 이러한 뉴런들이 층(layer)으로 구성된 구조를 이루며, 이 구조는 입력층, 은닉층, 출력층으로 나뉩니다. 입력층은 데이터를 .. 2024. 10. 14. 이전 1 다음
