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있어 예측모형의 최적화를 시켜줄 수 있는 방법을 말한다.
5. Text1
결과출력 도구로서 텍스트 화면을 보여주는 도구이다.
6. Output1
결과출력 도구로서 스프레드시트를 보여주는 도구이다.
Ⅶ. 향후 신경망의 전망
공학분야에서 신경망에 대한
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a라 하고, 동일한 은닉노드 수를 가진 재학습된 신경망에 의해 수행되는 예측력을 b라 할 때 a와 b를 비교하여 큰 차이가 없다면 이 방법은 적절한 은닉노들 수를 찾기 위한 하나의 대안이 될 수 있다.
Ⅴ. 신경망모형(신경망)과 선형회귀모형
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신경망의 역사
인공신경망의 형태(Topology에 근거)
인공신경망의 구성
활성화 함수
역전파알고리즘(Backpropagation)
대표적인 인공신경망 모델
인공신경망의 장단점
지식획득방법에서 인공지능의 역할
인공신경망의 응용분야
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신경망을 이용한 화학공정제어, 한국과학기술원, 1996.
이건창, 최신경영정보시스템, 무역경영사, 2003. 1. BI기법의 유통업 적용
(1) 전문가시스템의 기대효과 및 경영전략
(2) 인공신경망의 기대효과 및 경영전략
(3) 데이터마이닝의 기
BI기법의 유통업 데이터마이닝, 인공신경망 페지로직, BI기법의 유통업,인공신경망,데이터마이닝,페지로직,전문가시스템,BI기법,BI기법 제조업,BI기법금융업,BI,
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신경망의 종류
종류
퍼셉트론(perceptron)
역전파망(back propagation network)
코호넨 자가구성 지도(Kohonen self organization map)
퍼셉트론
1958년 Frank Rosenblatt가 만든 최초의 신경망
입력부는 광수신기(photo-receptor), 중간부는 연관기(associator), 출력부는
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