〔A+〕신경망이론

소개글

신경망이론과 그 적용에 대한 내용입니다.

목차

① 의 의
② 등장배경
③ 기본전제
④ 신경망의 기능
⑤ 정보처리 모델과 신경망 모델의 차이점
⑥ 신경망이론의 교육적 적용

본문내용

신경망이론
① 의의 : 신경망이론(neural network theory)이란 인간의 기억이 신경망으로 구성되어 있고, 기억 내용들이 노드(node) 사이의 연결강도로 저장된다는 이론이다. 신경망이론에서는 단기기억과 장기기억이 기억 마디들의 활성화정도에 따라 구분된다고 설명한다.

② 등장배경
- 정보처리 이론의 한계
㉠ 정보처리 이론은 인간의 지능을 구성하는 중요한 요소인 상식의 추론과 패턴인식 기능을 설명하는데 한계를 드러내고 있다.
㉡ 정보처리이론은 인간이 정보를 기호에 의해 처리하는 것으로 전제하고 있지만, 인간은 기호처리(symbolic processing) 이외에 다른 형태로도 정보를 처리하고 있기 때문이다.
- 신경망의 구성요소
: 신경망은 기본적으로 정보처리 요소와 연접경로(interconnect)로 구성된다. 정보처리 요소는 정보 전송로인 지향성 링크에 의하여 서로 병렬로 연결되어 있다. 정보처리 요소는 뇌의 뉴론을 모형화한 것이고 연접경로는 뇌의 시냅스를 모형화한 것이다.

③ 기본전제
- 분산 저장
: 정보처리이론이 장기기억에 정보가 저장된다고 가정하는 반면, 신경망이론에서는 인간의 뇌에 저장된 다량의 정보는 각각 서로 다른 위치에 분산되어 저장된다고 가정한다.
- 정보를 저장하는 요소와 정보를 처리하는 요소의 미분리
: 신경망이론은 정보처리이론의 설명과는 달리 정보를 저장하는 요소와 정보를 처리하는 요소를 별도로 분리하지 않는다.
- 디지털 형태와 아날로그 형태가 혼합
: 뇌의 내부신호는 디지털 형태와 아날로그 형태가 혼합된 것으로 가정한다. 왜냐하면, 뇌는 복잡한 정보를 항상 정확하게 처리하는 것은 아니기 때문이다.
④ 신경망의 기능
- 신경망 이론에서의 신경망은 연상기능, 최접근 자료의 인출 기능, 비상안전 기능 등의 다양한 기능을 수행한다.

참고 자료

없음