인공 신경망이란 무엇입니까?

인공 신경망은 인간의 뇌를 모방하려는 일종의 컴퓨터 기술의 이름입니다. 인공 신경 네트워크 또는 ANN에는 뇌의 기능을 재현하려는 시도를위한 시뮬레이션 뉴런 및 자극이 포함됩니다. 이 광범위한 소프트웨어 및 장치는 신경 알고리즘 모델을 사용하여 기획자가 인간의 사고 과정을 밀접하게 모방 할 의사 결정 프로세스를 만듭니다. 인공 신경망은 지난 수십 년 동안 컴퓨터에 대한 상대적으로 원시적 인 아이디어의 큰 발전을 나타냅니다.

신경망 소프트웨어는 전통적으로 게임 재생 및 상대적으로 계산 된 인간의 사고와 관련된 기타 작업에 적용됩니다. 보다 생체 물리적 의미에서, 신경망은 뇌의 뉴런이 메시지를 전달하고 릴레이 메시지를 전달하는 방법에 대한 검토를 기반으로합니다. 신경망 응용 프로그램에는 다양한 기능의 상호 작용이 포함되며, 엔지니어는 이러한 인공 신경 네트워크 시스템이 어떻게 효과적으로 영향을 줄 수 있는지 확인하기 위해 전체 생산적인 출력을보고 있습니다.Y 인간의 생각을 모방합니다. ANN을위한 다양한 "실제 응용 프로그램"에는 회귀 분석, 기능 근사치, 로봇 공학 및 일반 데이터 처리가 포함됩니다.

다양한 유형의 인공 신경망이 다양한 연구 규정을 위해 개발되었습니다. 이들은 감독, 감독되지 않은 또는 강화 된 학습과 같은 다양한 종류의 학습 모델을 사용합니다. 신경망의 유형에는 일원 피드 포워드 신경망, 방사형 기본 기능 또는 RBF 네트워크, Kohonen 자체 구성 네트워크 및 더 큰 네트워크가 여러 작은 네트워크로 구성되는 모듈 식 신경망이 포함됩니다.

인공 신경망에 적용되는 새로운 유형의 새로운 구조는 종종 다양한 네트워크 구조가 각각 의사 결정 모델링 프로세스에서 자체“투표”또는“의견”을 제공하는“기계위원회”라고 불립니다. 이것은 때때로 연관 신경망 또는 ASNN이라고도합니다. 혜택이런 종류의 연구에서 ASNN은 ANN이 제공하는 개별 의사 결정 모델과 유사한 방식으로 인간 그룹 의사 결정 또는 기타 복잡한 모델링을 모델링하는 데 도움이 될 수 있다고 믿는 엔지니어들에게 분명합니다.

인공 신경 네트워크에 의해 종종 활용되는 원칙을 "퍼지 논리"라고합니다. "퍼지"라는 단어는 데이터 또는 지식의 격차를 설명하는 데 사용됩니다. 신경망은 종종 교육받은 추측 및 통계적 예측으로 일부 데이터 또는 지식 격차를 닫을 수 있으며, 이는 전통적으로 전자 의사 결정과 관련된 엄격한 "예 또는 아니오"이진 논리와 대조적입니다. 퍼지 논리를 극복하면 신경망이 시뮬레이션에서 더 나은 결과를 제공 할 수 있습니다. 이전 연구의 빌딩 블록을 사용하여 인공 신경망을 경험 한 플래너 및 엔지니어는 이러한 도구가 우리 자신의 마음에 대한 우리의 지식의 경계를 높이기 위해 수행 할 수있는 일을 지속적으로 향상시키고 있습니다.