신경망

소개글

신경망의 역사에서 응용까지 신경망의 모든것을 준비한 자료입니다.

목차

12.1 신경망의 역사

12.2 생물학적 신경망과 인공 신경망
12.2.1 생물학적 신경망
12.2.2 인공 신경망

12.3 신경망의 학습과 회상

12.4 전진형 신경망
12.4.1 감독 학습 방법
12.4.2 무감독 학습 방법

12.5 피드백형 신경망
12.5.1 홉필드 네트워크
12.5.2 코호넨 네트워크

12.6 신경망의 특징

12.7 신경망의 응용 분야

본문내용

12.1 신경망의 역사

1940년대 초반에 컴퓨터가 발명되고 1956년에 인공지능이란 용어가 처음 사용된 이래 지능형 컴퓨터 기술은 그 동안 비약적인 발전을 하였으며, 인공지능의 아이디어와 방법들은 여러 분야에 적용되고 있다. 인간은 유아들도 사물을 인식하고 언어와 지식을 습득하는 뛰어난 학습 능력을 갖고 있지만, 현재 대부분의 인공지능 시스템은 매우 제한된 학습 능력만을 가지고 있을 뿐이다.
그 동안 컴퓨터의 눈부신 발전에도 불구하고 이와 같은 결과가 나온 것은 무엇 때문일까? 원인을 분석하기 위해 현재 사용되고 있는 컴퓨터의 구조와 사람의 두뇌 구조를 비교해 보자(표12.1). 먼저 각 계산 소자의 속도 면에서, 현재 반도체 칩에서의 계산이 나노 초 단위로 수행된다고 볼 때, 이는 생물학적인 신경세포가 밀리 초 단위로 활성화되는 것에 비하면 106배 정도 빠른 속도이다. 이렇게 개개의 계산 속도는 생물학적인 계산 소자를 훨씬 능가함에도 불구하고, 아직까지 컴퓨터가 여러 가지 인공지능 문제를 잘 해결하지 못하고 있는 것은 단순한 계산 속도만의 문제가 아니라는 것을 시사하고 있다. 사람의 두뇌에는 약 1011개의 신경세포가 존재하며, 이들은 평균 약 1,000개 정도의 많은 다른 신경세포와 연결되어 정보를 분산 저장하고 초병렬적으로 계산을 수행한다.

참고 자료

없음