신경망이란 무엇인가

목차

1. 신경망이란?
2. 신경망의 배경
3. 신경망의 발달
4. A·I 와 신경망의 관계
5. 신경망의 응용

본문내용

2. 신경망의 배경
인간의 중추 신경계에 대한 조사는 신경망 개념에 영감을 주었다. 생물학적 신경망을 흉내내는 네트워크를 형상하기 위해 인공신경망에서 인공 뉴런들은 서로 연결 되어있다.
인공신경망이란 무엇인가에 대한 하나의 공식적인 정의는 없다. 그러나 만약 통계학적 모델들의 집합이 다음과 같은 특징들을 가진다면 해당 집합을 신경(neural)이라고 부른다.

1. 조정이 가능한 가중치들의 집합 즉, 학습 알고리즘에 의해 조정이 가능한 숫자로 표현된 매개변수로 구성되어있다.

2. 입력의 비선형 함수를 유추할 수 있다.
조정 가능한 가중치들은 뉴런 사이의 연결 강도를 의미하고 이들은 훈련 또는 예측하는 동안에 작동한다.

다양한 유닛들이 할당된 하위 작업 보다 유닛들에 의한 병렬 혹은 집합적으로 함수들을 수행한다는 점에서 신경망은 생물학적 신경망과 닮았다. '신경망'이라는 단어는 보통 통계학, 인지 심리학 그리고 인공지능에서 사용되는 모델들을 가리킨다. 중추 신경을 모방하는 신경망 모델들은 이론 신경과학과 계산 신경과학의 한 부분이다.
인공신경망을 구현한 현대의 소프트웨어에서는 생물학적 접근법은 신호처리와 통계학에 근거한 좀 더 현실적인 접근법들로 인해 주로 사용되지 않는다. 이러한 시스템들 중 몇몇에서는 신경망 또는 신경망의 부분들(인공 신경들)은 큰 시스템을 형성하며 이러한 시스템은 조정이 가능하거나 기능하지 않은 구성 요소들로 결합되어 있다. 이러한 시스템의 일반적인 접근법은 많은 현실 문제 해결에 적합한 반면에 전통적인 인공지능 연결 모델에서는 그렇지 않다. 그러나 이들에게도 공통점이 있는데 그것은 비선형의 원리 분산, 병렬과 지역 처리 그리고 적응이다. 역사적으로 신경 모델들의 이용은 18세기 후반 if-then 규칙으로 표현된 지능을 가진 전문가 시스템을 특징으로 하는 고차원(symbolic) 인공지능에서 부터 동적 시스템의 매개변수들을 가진 지능을 특징으로 하는 저차원(sub-symbolic) 기계학습으로 가는 패러다임의 변환이다.

참고 자료

신경망 : 응용분야 및 사례 - AI Study
www.aistudy.com/neural/응용분야.htm