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[공학]신경망 neural network

저작시기 2007.05 |등록일 2007.06.16 파워포인트파일MS 파워포인트 (ppt) | 42페이지 | 가격 1,500원

소개글

신경망의 정의 와 알고리즘 사례에 대해 발표때 사용한 PPT입니다.

목차

신경망의 개념
기본 알고리즘
신경망의 특징과 장단점
활용사례

본문내용

신경망의 기본 이론은 사람의 신경계로부터 유래한 것이다. 인간의 두뇌처럼 사고하고 연산하는 것을 의미한다. 궁극적으로 컴퓨터를 생각하는 기계로 만들 수 있다는 신념에서 발생되었다. 컴퓨터가 인간이 정해준 것만 단순하게 하는 것이 아니라 스스로 결정할 수 있도록 하는 과정이다

초기 연결가중치가 각각 0,0이고 학습가중치가 0.1인 신경망에서,
1.입력패턴으로 0,0을 입력시키면
2.신경망을 작동시키면 출력은 0*0+0*0<0.5 이므로 0이 됩니다.
3.헤브의 규칙을 적용시키면, 각각 입력뉴런의 활성값이 0이므로 각각의 연결가중치에는 변화가 없습니다.

신경망을 이용한 원달러 환율예측

뉴런은 입력자극의 크기에 따라 다른 출력을 나타내며, 일정한 역치와 입력값을 비교하여 출력을 ON/OFF 하는 역치함수에 의한것이 대표적이다.


뉴런이 흥분하게 되면, 그 자극은 축색돌기말단에서 분비되는 화학물질에 의해 다음 뉴런의 수상돌기로 전달되게 됩니다. 어떤 화학물질은 다른 뉴런의 흥분에 기여하고, 어떤 것은 억제하는데 기여하기도 한다.

뉴런이 역치이상의 자극에 반응을 하듯이 신경망의 최소단위 PE(Process Element)도 일정조건을 만족하는 입력값만이 출력값을 내보낸다.

실제 뉴런에서 입력된 자극의 강도에 따라 출력되는 값이 다르듯이, 인공신경망의 뉴런 또한 입력자극에 대한 일정한 처리 뒤에 출력 값을 결정한다.
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