신경망 아키텍처 란?

신경망 아키텍처는 생물학적 뇌의 기능과 유사한 프로세스를 사용하여 문제를 해결합니다. 특정 명령 집합을 따르도록 프로그래밍 된 컴퓨터와 달리 신경망은 복잡한 응답 웹을 사용하여 고유 한 값 집합을 만듭니다. 이 시스템은 주로 예제와 시행 착오를 통해 학습합니다. 전반적으로 신경망 아키텍처는 사람이나 기존의 컴퓨터 알고리즘이 처리 할 수있는 것 이상의 문제 해결 프로세스를 수행합니다.

신경망 구조의 개념은 신경과의 통신을 구현하는 뇌의 요소 인 생물학적 뉴런을 기반으로합니다. 이들은 데이터를 처리하기 위해 함께 작동하는 노드와 값으로 구성된 프로그램에 의해 계산 환경에서 시뮬레이션됩니다. 이 방법은 일반적인 컴퓨터 알고리즘이 사람처럼 쉽게 간단한 청각 및 시각 데이터를 처리 할 수 ​​없다는 것을 보상하기위한 것입니다. 또한 프로세스의 속도와 효율성을 높여서 인간의 능력을 향상 시키려고 노력합니다.

일반적인 신경망 아키텍처 시스템은이 주제에 대해 일련의 예를 묻지 않고 문제를 해결하려고 시도합니다. 특정 요소를 버리고 다른 요소를 받아들임으로써 결국 답을 찾을 수 있습니다. 이 과정은 생물학적 뇌가 문제를 해결하는 방식과 유사하지만 특정 영역에 집중함으로써 더 빠르고 복잡한 방식으로 작동하도록 설계 할 수 있습니다.

신경망 아키텍처가 프로그램이 자체적 인 문제 해결 방법을 개발할 수 있도록 구성되므로 예측할 수 없습니다. 덜 정의 된 프로세스가 인간의 마음이 스스로 고안 할 수 없다는 답을 개발할 수 있기 때문에 이것은 종종 유익 할 수 있습니다. 컴퓨터가 문제를 해결하기 위해 수행하는 특정 단계를 추적 할 수있는 방법이 없으므로 프로세스 실행 중 또는 처리 후에 발생할 수있는 문제를 해결하는 방법이 적기 때문에 문제가 될 수도 있습니다.

신경망 아키텍처의 이점 중 하나는 시행 착오로부터 지속적으로 학습함으로써 시스템이 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있다는 것입니다. 시간이 지남에 따라 네트워크의 패턴 감지 능력과 조직화되지 않고 구별되지 않은 데이터를 처리하는 능력이 향상 될 수 있습니다. 이 프로세스는 단일 프로세스에서 광범위한 상호 연결된 요소에 이르기까지 모든 것을 위해 엔지니어링 될 수 있습니다.

신경망 아키텍처는 특정 영역에 집중하도록 설계 될 수 있지만 특정 작업으로 제한 될 수는 없습니다. 시스템을 효과적으로 사용하려면 자체적으로 문제를 해결하는 데 필요한 요소가 제공되어야합니다. 적절한 자료가 없으면 시스템이 생성하는 답변은 일반적으로 만족스럽지 않습니다.