공신경망이란무엇입니까?
인공신경망(人工神经网络ANN)은사람의뇌속뉴런의작용을본떠패턴을구성한컴퓨팅시스템의일종입니다。
공신경망은어떻게작동합니까?
공신경망(ann)은가중치를적용한방향성그래프라고보면가장적당합니다。이를보통여러계층으로구조화합니다。이러한계층에는사람의뇌속에있는생물학적뉴런을모방한수많은노드가있고,이들이서로연결되어있으며활성화함수를내포합니다。첫계층에서는외부세상에서유입된원시(미가공)입력신호가수신됩니다。마치사람이시각정보를처리할때시신경을사용하는것과비슷합니다。이후의연이은계층은각각앞선계층에서보낸출력을받는데,이것은시신경에서멀리떨어진뉴런이가장가까운곳에있는시신경에서신호를수신하는것과비슷합니다。각노드의출력을그노드의활성화또는노드값이라고합니다。마지막계층에서시스템의출력을도출합니다。安은사실학습할줄아는수학적모델입니다。따라서그간ann을사용하여기존데이터분석기술을보강할수있었습니다。 ANN은 인공지능(AI), 머신 러닝(ML)과 딥러닝에서 중대한 발전을 이뤄낼 수 있었던 원인 중 하나입니다.
퍼셉트론공신경망
퍼셉트론(Perceptron)은가장단순한유형의공신경망입니다。이런유형의네트워크는대개이진법예측을하는데쓰입니다。퍼셉트론은데이터를선형적으로분리할수있는경우에만효과가있습니다。
다층공신경망
완전히연결된다층신경망을다층퍼셉트론(多层感知器(MLP)이라고도합니다。이유형의인공신경망은하나이상의인공뉴런이나노드계층으로이루어져있습니다(예를들어컨볼루셔널신경망(卷积神经网络)이나순환신경망(递归神经网络)등)。다층ann은복잡한분류나회귀작업을해결하는데쓰입니다。가장보편적인모델은3층완전연결형오차역전파법(反向传播)모델입니다。첫번째계층은입력뉴런으로구성되어있어이것이두번째계층으로데이터를보내고,그러면두번째계층이출력뉴런을세번째계층으로보냅니다。
이외에marketing공신경망(ann)토폴로지는두가지가있습니다。前馈와反馈입니다。
前馈tmp공신경망
이ann에서는정보의흐름에방향성이없습니다。정보는한방향，전방으로만이동하며피드백루프를만들지않습니다。정보는맨먼저입력노드를통과하고,다음으로숨겨진노드(있는경우)를통과한다음마지막으로출력노드를통과하게됩니다。
反馈공신경망
이경우，네트워크에속한여러뉴런사이에본질적marketing피드백연결이존재합니다。여기에서는피드백루프가허용됩니다。