인공신경망 인공신경망은 인간의 두뇌와 신경 시스템을 닮은 정보처리소자이다. 연결주의 기법으로써 뉴런들을 연결하여 문제해결 모델을 만든다. 인공 뉴런의 구조는 위와 같다. 위의 변형함수는 여러 가지가 있는데 하드리미터, 임계값, 시그모이드가 그것이다. 임계값은 어느 값을 기준으로 0과 1을 나누고, 시그모이드는 0과 1의 사이값을 취한다고 보면 된다. 하드리미터는 특정값보다 크면 1, 작으면 -1로 한다. 인공 신경망에서의 학습과정은 다음과 같다. 입력 값을 이용하여 인공 뉴런의 출력 값을 계산 인공 뉴런이 계산한 출력 값과 사용자가 기대하는 출력 값을 비교 기대하는 출력 값을 생성할 수 있도록 가중치 조절 이러한 인공신경망을 보여주는 대표적인 예가 단층인공뉴론 퍼셉트론이다. 퍼셉트론의 학습과정은 다음과 ..
