인공신경망(ANN)
인간의 뇌는 하나의 뉴런에서 다른 뉴런으로 전기적 및 화학적 신호를 주고받으면서 정보처리를 할 수 있는데, 이와 같은 인간의 두뇌를 부분적으로 흉내 내어 정보처리를 하는 모델이 바로 인공신경망 모델이다.
입력값과 가중치가 곱해지고, 이들 곱해진 값들이 모두 합해져서 최종 입력값으로 들어가게 된다. 최종 입력값은 활성화 함수를 거치게 되고 그 값이 임계치(threshold)보다 크면 활성화되는 방식이 바로 인공신경망 모델이다. 인공신경망 모델을 이용한 딥러닝에서의 학습은 인공신경망의 은닉층에 해당되는 각 노드 간 링크에 할당된 가중치를 찾는 과정이라 할 수 있다.
딥러닝과 머신러닝의 비교
'무기체계와 컴퓨터 > 인공지능과 머신러닝 AI Machine Learning' 카테고리의 다른 글
| 랜덤포레스트 (0) | 2023.11.01 |
|---|---|
| 데이터 크기와 데이터 분석 (0) | 2023.10.17 |
| 인공지능 기술분류와 지표 AI Index (0) | 2023.10.15 |
| 온 디바이스 (on-device) AI, 모빌리티 Edge Device용 Embedded AI Software 개발 (0) | 2023.10.09 |
| 인공지능 기술 분류와 평가 척도 AI and evaluation metric (0) | 2023.10.07 |