목차
★뉴로컴퓨터란
★뉴로컴퓨터의 특징
★인공 신경망 모델
★신경망의 유형
★ 활성화 함수
★퍼셉트론
★연상메모리
★Hopfield 모델
★양방향 연상 메모리
★자율 신경망
★경쟁식 신경망
★오류 역전파 알고리즘
★뉴로컴퓨터의 특징
★인공 신경망 모델
★신경망의 유형
★ 활성화 함수
★퍼셉트론
★연상메모리
★Hopfield 모델
★양방향 연상 메모리
★자율 신경망
★경쟁식 신경망
★오류 역전파 알고리즘
본문내용
뉴로컴퓨터 요약
★뉴로컴퓨터란
→ 디지털 컴퓨터의 문제점을 해결하기 위하여 인간 두뇌의 정보 처리 방식을 모방한 컴퓨터이다.
★뉴로컴퓨터의 특징
→디지털 및 아날로그 데이터를 처리할 수 있다.
→ 데이터를 병렬로 처리한다.
→ 뉴로 컴퓨터를 구성하는 기본 소자는 뉴런이다.
→ 학습에 의해 업무가 실행된다.
→ 뉴런들간의 연결 강도에 정보를 저장한다.
→ 내용에 의해 정보를 검색한다.
→ 연상, 인식 등 다양한 분야에 응용된다.
★인공 신경망 모델
→ 뉴런의 모델링
☞ 기능 모델
≪ 글 - 그림 파일 ≫
NET = Σx
y = f(NET)
☞ 신경망 모델
≪ 그 림 ≫
→McCulloch-Pitts 모델
☞ 구조
≪ 그 림 ≫
w 흥분성 연결 강도 p 억제성 연결 강도
★뉴로컴퓨터란
→ 디지털 컴퓨터의 문제점을 해결하기 위하여 인간 두뇌의 정보 처리 방식을 모방한 컴퓨터이다.
★뉴로컴퓨터의 특징
→디지털 및 아날로그 데이터를 처리할 수 있다.
→ 데이터를 병렬로 처리한다.
→ 뉴로 컴퓨터를 구성하는 기본 소자는 뉴런이다.
→ 학습에 의해 업무가 실행된다.
→ 뉴런들간의 연결 강도에 정보를 저장한다.
→ 내용에 의해 정보를 검색한다.
→ 연상, 인식 등 다양한 분야에 응용된다.
★인공 신경망 모델
→ 뉴런의 모델링
☞ 기능 모델
≪ 글 - 그림 파일 ≫
NET = Σx
y = f(NET)
☞ 신경망 모델
≪ 그 림 ≫
→McCulloch-Pitts 모델
☞ 구조
≪ 그 림 ≫
w 흥분성 연결 강도 p 억제성 연결 강도
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