항목
-
데이터 융합, 인공 신경망 ANN, 人工神經網사람 또는 동물 두뇌의 신경망에 착안하여 구현된 컴퓨팅 시스템의 총칭기계 학습(machine learning)의 세부 방법론 중 하나로, 신경 세포인 뉴런(neuron)이 여러 개 연결된 망의 형태이다. 구조 및 기능에 따라 여러 종류로 구분되며, 가장 일반적인 인공 신경망은 한 개의 입력층과 출력층 사이에 다수의 은닉층(hi...
-
인공 신경망 ANN, 人工神經網사람의 두뇌를 모델로 하여 여러 정보를 처리하는 데 두뇌와 비슷한 방식으로 처리하기 위한 알고리듬. 사람의 두뇌는 뉴론(neuron)이라고 부르는 구조 단위로 구성되어 있고, 경험을 통해 패턴 인식이나 인지 등 여러 특정한 기능들을 알 수 있다. 예를 들면, 사람은 눈을 통해 여러 사물을 인식하게 되는데 이런 영상 ...
-
AI, 인공 신경망 접근법/알고리즘사람 또는 동물 두뇌의 신경망에 착안하여 구현된 컴퓨팅 시스템의 총칭.기계 학습(ML)의 세부 방법론 중 하나로, 신경 세포인 뉴런(neuron)이 여러 개 연결된 망의 형태이다. 구조와 기능에 따라 여러 종류로 구분되며, 가장 일반적인 인공 신경망(ANN)은 한 개의 입력층(input layer)과 출력층(output layer) 사이...
-
Artificial neural network 인공신경망, ニューラルネットワークIn machine learning and cognitive science, artificial neural networks (ANNs) are a family of models inspired by biological neural networks (the central nervous systems of animals, in particular the brain) and are used to estimate or approximate functions that can depend on a large number of input...출처 영어 위키백과
-
Neural network 인공신경망The term neural network was traditionally used to refer to a network or circuit of biological neurons.J. J. HOPFIELD Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities. Proc. NatL Acad. Sci. USA Vol. 79, pp. 2554-2558, April 1982 Biophysics http://www.pnas.org/c...출처 영어 위키백과
-
항공기·선박 내부 손상, 인공 신경망이 찾아낸다통과하는 빛의 변화를 토대로, 손상 부위와 부위별 충격 강도를 예측한다. 사람이 피부 안쪽의 신경망을 통해 통증이나 온도를 느끼는 것처럼 이동수단도 인공 신경망으로 손상을 감지할 수 있도록 만든 것이다. 두 가지 재료 이상을 조합한 복합재료는 가벼우면서도 강도가 높아 항공기나 발사체, 자동차 등 이동수단의...
-
데이터 융합, 신경망 교환 포맷 NNEF, 神經網交換-학습 프레임워크를 사용한다. 신경망 교환 포맷은 텐서플로(TensorFlow), 케라스(Keras), 파이토치(PyTorch) 등 서로 다른 학습 프레임워크에서 동일한 인공 신경망 모델 정보를 공유할 수 있도록 표준화된 데이터 포맷을 제공한다. 인공 신경망은 기계 학습(ML) 학습 알고리즘 중 하나로 여러 층의 망으로 구성되어있다...
- 참고 :
- 인공신경망 모델 정보에는 신경망의 구조, 신경망 내부 가중치 정보, 기존 포맷 정보 등이 있다.
-
신경망 기계 번역 NMT, 神經網機械飜譯데이터를 활용하는 통계적 기계 번역(SMT: Statistical Machine Translation)이 주로 사용되어 왔다. 2013년에 원문과 해당 번역문 사이의 관계를 인공 신경망으로 학습하는 방법이 개발되었으며, 기존의 통계적 기계 번역(SMT)보다 우수한 성능을 보였다. 신경망 기계 번역은 DNN의 여러 모델 중 주로 심층 순환 신경망...
-
AI, 심층 신경망 접근법/알고리즘심층 신경망(DNN)은 다중의 은닉층을 포함하여 다양한 비선형적 관계를 학습할 수 있다. 그러나 학습을 위한 많은 연산량과 과하게 학습하여 실제 데이터에 대해 오차가 증가하는 과적합(overfitting), 기울기값의 소실 문제(vanishing gradient problem) 등의 문제점이 발생할 수 있다. 2000년대 이후 드롭아웃(drop...
-
AI, 생성적 대립 신경망 접근법/알고리즘컴퓨터 프로그램이 특정 분야 실제 예제들을 학습하고 공통점을 추론하여 매우 정교한 위조품을 만들어 낼 수 있다. 생성적 대립 신경망은 확률 분포를 학습하는 생성모델과 서로 다른 집합을 구분하는 판별모델로 구성한다. 생성모델(또는 생성자)은 가짜 예제를 만들어 판별모델을 최대한 속일 수 있도록 훈련한다...
- 참고 :
- 생성적 대립 신경망은 몬트리올대학교 요슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 교수 연구팀에서 고안되어 2014년 신경정보처리시스템(NlPS: Neural Information Processing Systems) 학회에서 발표되었으며, 당시 대학원생이던 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)가 주도적인 역할을 하였다.
