신경망

I. 신경망의 개요

가. 신경망의 정의

   - 사람의 두뇌를 본 따서 여러 개의 판단 노드와 그들간의 연결을 통해 구성된 네트워크로 각 노드는 학습을 통해 가중치를 조정함으로써 점차 해를 찾아가는 휴리스틱 기법

나. 신경망의 특징

   - 학습, 분류, 병렬처리, 견고함, 분산메모리, 단순한 구조

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II. 신경망의 구조(모델링) 및 구성요소

가. 신경망의 구조(모델링)

구조
모델링

나. 신경망의 구성요소

구분	설명
입력값	- 학습 결과를 도출하기 위한 기초데이터 입력 계층
출력값	- 학습을 통해 도출된 결과값을 출력하는 계층, 처리 단위의 임계 값보다 크면 1, 작으면 0을 출력
중간값	- 하나의 인공 뉴런에 여러 개의 입력값의 주어지고, 각각에 대한 가중치를 곱한 다음 이들을 모두 더하면 중간값 y를 가짐
변형함수	- 중간값 y가 너무 커지는 것을 방지하기 위해 변형함수를 통해 출력값 조정
가중치	- 활성화 함수의 입력값 으로 사용되는 뉴런 간의 연결계수