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인공신경망

색인 인공신경망

인공 신경망은 노드들의 그룹으로 연결되어 있으며 이들은 뇌의 방대한 뉴런의 네트워크과 유사하다. 위 그림에서 각 원모양의 노드는 인공 뉴런을 나타내고 화살표는 하나의 뉴런의 출력에서 다른 하나의 뉴런으로의 입력을 나타낸다. 인공신경망(人工神經網)은 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망(동물의 중추신경계중 특히 뇌)에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘이.

76 처지: CMOS, 데이터 마이닝, 데이터 압축, 데이터 시각화, 동적 계획법, 로지스틱 회귀, 마르코프 연쇄, 마빈 민스키, 배타적 논리합, 베이즈 확률론, 결정 트리, 경사 하강법, 게임, 볼록 함수, 그래프 모형, 근삿값, 기계 학습, 기댓값 최대화 알고리즘, 비 지도 학습, 비모수 통계, 구성 요소, 딥 러닝, 디지털, 네트워크, , 뉴럴 디자이너, 담금질 기법, GPU, 튜링 기계, 회귀 분석, 자율학습, 장기강화, 임상시험, 크로네커 델타, 클러스터 분석, 클러스터링, 퍼지 논리, 퍼셉트론, 인공 뉴런, 인공지능, 인공생명, 인공신경망, 인지과학, 인지심리학, 음성 인식, 의학, 전문가 시스템, 전처리기, 중추신경계통, 준 지도 학습, ..., 지도 학습, 추정 이론, 컴퓨터 비전, 컴퓨터 프로그래밍, 쌍곡선함수, 유전 알고리즘, 패턴 인식, 순환 (그래프 이론), 순환 인공 신경망, 수학적 최적화, 온라인 알고리즘, 역전파, 연접, 사전 확률, 통계학, 알고리즘, 필기 인식, 아날로그, 압축, 시모어 페퍼트, 시뮬레이션, 시각피질, 시벤코 정리, 확률 변수, 확률 분포, SVM. 색인을 확장하십시오 (26 더) »

CMOS

정적 시모스 인버터 CMOS(Complementary metal–oxide–semiconductor, 시모스)는 집적 회로의 한 종류로, 마이크로프로세서나 SRAM 등의 디지털 회로를 구성하는 데에 이용.

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데이터 마이닝

이터 마이닝(data mining)은 대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 찾아 내는 것이.

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데이터 압축

이터 압축은 데이터를 더 적은 저장 공간에 효율적으로 기록하기 위한 기술, 또는 그 기술의 실제 적용을 가리.

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데이터 시각화

이터 시각화(data visualization)는 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하고 전달되는 과정을 말. 데이터 시각화의 목적은 도표(graph)라는 수단을 통해 정보를 명확하고 효과적으로 전달하는 것이.

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동적 계획법

수학과 컴퓨터 공학, 그리고 경제학에서 동적 계획법(動的計劃法, dynamic programming)이란 복잡한 문제를 간단한 여러 개의 문제로 나누어 푸는 방법을 말. 이것은 부분 문제 반복과 최적 부분 구조를 가지고 있는 알고리즘을 일반적인 방법에 비해 더욱 적은 시간 내에 풀 때 사용.

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로지스틱 회귀

스틱 회귀()는 D.R.Cox가 1958년 에 제안한 확률 모델로서 독립 변수의 선형 결합을 이용하여 사건의 발생 가능성을 예측하는데 사용되는 통계 기법이.

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마르코프 연쇄

확률론에서, 마르코프 연쇄(Марков連鎖)는 이산 시간 확률 과정이.

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마빈 민스키

마빈 리 민스키(Marvin Lee Minsky, 1927년 8월 9일 ~ 2016년 1월 24일)는 인공지능(AI) 분야를 개척한 미국인 과학자이.

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배타적 논리합

배타적 논리합(排他的論理合, exclusive or)은 수리 논리학에서 주어진 2개의 명제 가운데 1개만 참일 경우를 판단하는 논리 연산이.

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베이즈 확률론

베이즈 확률론(Bayesian probability)은 확률을 '지식 또는 믿음의 정도를 나타내는 양'으로 해석하는 확률론이.

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결정 트리

정 트리의 한 예 결정 트리(decision tree)는 의사 결정 규칙과 그 결과들을 트리 구조로 도식화한 의사 결정 지원 도구의 일종이.

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경사 하강법

경사 하강법을 실행하는 모습. x_0에서 시작하여, 경사가 낮아지는 쪽으로 이동하여 차례대로 x_1, x_2, x_3, x_4를 얻는다. 경사 하강법(傾斜下降法, Gradient descent)은 1차 근삿값 발견용 최적화 알고리즘이.

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게임

줄다리기는 장비가 거의 쓰이지 않고 쉽게 즐길 수 있는 즉흥적인 게임이다. 게임(), 겨루기, 또는 경기(競技)는 일정한 규칙에 따라 승부를 겨루거나 즐기는 놀이이.

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볼록 함수

볼록함수 볼록함수에서 그림과 같이 색칠한 부분은 항상 볼록 집합이 된다. 해석학에서, 볼록 함수는 임의의 두 점 x, y과 사이의 값 t에 대해 가 항상 성립하는 함수 f를 가리.

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그래프 모형

확률론, 통계학, 기계 학습에서의 그래프 모형(GM; Graphical Model)은 확률 변수 간의 독립성을 그래프로 표현.

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근삿값

삿값() 또는 근사치(近似値)는 어림수와 같이 참값에 가까운 값을 뜻. 근삿값의 대표적인 예로 측정값이 있. 조금 더 쉽게 설명하자면 근삿값을 쓸 때 또는 양쪽 값이 거의 비슷할 때 사용한다고 할 수 있.

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기계 학습

학습(機械學習) 또는 머신 러닝()은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말. 가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있. 기계 학습의 핵심은 표현(representation)과 일반화(generalization)에 있. 표현이란 데이터의 평가이며, 일반화란 아직 알 수 없는 데이터에 대한 처리이.

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기댓값 최대화 알고리즘

올드페이스풀 간헐천 분화 데이터. 데이터가 정규분포 혼합 모델에서 관측되었다고 가정하고, 기댓값 최대화 클러스터 분석을 이용해 매개변수들을 추정하는 과정이다. 기댓값 최대화 과정이 반복됨에 따라 매개변수들이 수렴하고 두 개의 군집이 나타나는 것을 볼 수 있다. 기댓값 최대화 알고리즘(expectation-maximization algorithm, 약자 EM 알고리즘)은 관측되지 않는 잠재변수에 의존하는 확률 모델에서 최대가능도(maximum likelihood)나 최대사후확률(maximum a posteriori, 약자 MAP)을 갖는 매개변수를 찾는 반복적인 알고리즘이.

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비 지도 학습

비 지도 학습(Unsupervised Learning)은 기계 학습의 일종으로, 데이터가 어떻게 구성되었는지를 알아내는 문제의 범주에 속. 이 방법은 지도 학습(Supervised Learning) 혹은 강화 학습(Reinforcement Learning)과는 달리 입력값에 대한 목표치가 주어지지 않. 자율 학습은 통계의 밀도 추정(Density Estimation)과 깊은 연관이 있. 이러한 자율 학습은 데이터의 주요 특징을 요약하고 설명할 수 있. 자율 학습의 예로는 클러스터링(Clustering)을 들 수 있. 또 다른 하나의 예로는 독립 성분 분석(Independent Component Analysis)이 있.

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비모수 통계

비모수 통계(非母數統計, Non-parametric statistics)는 통계학에서 모수에 대한 가정을 전제로 하지 않고 모집단의 형태에 관계없이 주어진 데이터에서 직접 확률을 계산하여 통계학적 검정을 하는 분석법이.

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구성 요소

성요소(構成要素) 또는 콤포넌트(component, 컴포넌트)는 다음을 가리키는 말이다.

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딥 러닝

딥 러닝(), 심층학습(深層學習)은 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(abstractions, 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업)를 시도하는 기계학습(machine learning) 알고리즘의 집합 으로 정의되며, 큰 틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야라고 이야기할 수 있. 어떠한 데이터가 있을 때 이를 컴퓨터가 알아 들을 수 있는 형태(예를 들어 이미지의 경우는 픽셀정보를 열벡터로 표현하는 등)로 표현(representation)하고 이를 학습에 적용하기 위해 많은 연구(어떻게 하면 더 좋은 표현기법을 만들고 또 어떻게 이것들을 학습할 모델을 만들지에 대한)가 진행되고 있으며, 이러한 노력의 결과로 deep neural networks, convolutional deep neural networks, deep belief networks와 같은 다양한 딥 러닝 기법들이 컴퓨터비젼, 음성인식, 자연어처리, 음성/신호처리 등의 분야에 적용되어 최첨단의 결과들을 보여주고 있. 2012년 스탠포드대학의 앤드류 응과 구글이 함께한 딥 러닝 프로젝트에서는 16,000개의 컴퓨터 프로세서와 10억 개 이상의 neural networks 그리고 DNN(deep neural networks)을 이용하여 유튜브에 업로드 되어 있는 천만 개 넘는 비디오 중 고양이 인식에 성공하였.

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디지털

(digital)은 아날로그를 다르속적실수가 아닌, 특정한 최소 단위를 갖는 이산적(離散的)인 수치를 이용하여 처리하는 방법을 말. 이 용어는 손가락을 뜻하는 라틴어 낱말 digit에서 나온 것으로, 숫자를 세는 데 쓰인.

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네트워크

워크(network), 망(網)은 다음을 가리.

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인간의 뇌 뇌(腦)또는 골은 신경 세포가 하나의 큰 덩어리를 이루고 있으면서 동물의 중추 신경계를 관장하는 기관을 말. 뇌는 본능적인 생명활동에 있어서 중요한 역할을 담당하는데, 여러 기관의 거의 모든 정보가 일단 뇌에 모이고, 뇌에서 여러 기관으로 활동이나 조정 명령을 내린.

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뉴럴 디자이너

자이너(Neural Designer)는 데이터마이닝을 위한 기계 학습 기반의 툴이.

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담금질 기법

법(Simulated Annealing, SA)은 전역 최적화 문제에 대한 일반적인 확률적 메타 알고리즘이.

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GPU

GPU는 다음과 같은 뜻을 가지고 있다.

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튜링 기계

링 기계의 작동 방식을 묘사하는 그림 이론 전산학에서, 튜링 기계()는 긴 테이프에 쓰여있는 여러 가지 기호들을 일정한 규칙에 따라 바꾸는 기계이.

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회귀 분석

독립변수 1개와 종속변수 1개를 가진 선형회귀의 예 통계학에서, 회귀 분석(回歸 分析)은 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모형을 구한뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법이.

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자율학습

자율학습(自律學習)은 중국, 대한민국, 독일 등 등지의 일부 중학교와 대다수 고등학교에서 학생들을 대상으로 운영하는 정규 수업 외의 자율학습이.

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장기강화

장기강화(長期強化, LTP: Long-term potentiation) 또는 장기증강(長期增強)은 신경과학의 분야에서 신경세포를 동시에 자극하는 것에 의하여 두 신경세포의 신호전달이 지속적으로 향상되는 현상을 말. 신경세포는 시냅스 결합을 통하여 신호전달을 하며, 기억은 이 시냅스에 축적되어 있다고 여겨지며, 장기강화는 학습과 기억의 주요 세포학적 메커니즘의 하나로 여겨지고 있. 예를 들면, 장기강화와 장기기억은 모두, 빠르게 그 기작이 시작되고, 새로운 단백질 합성에 의존하며, 연합성(Associativity)을 지니고, 몇 개월에 걸쳐 지속 가능.

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임상시험

임상시험(臨床試驗, Clinical Trial) 은 임상시험 또는 임상연구는 사람을 직접 대상으로 하거나 사람에게서 추출(또는 적출)된 검체나 사람에 대한 정보를 이용하여 이루어지는 모든 시험이나 연구를 말. 과거, 임상실험이라는 용어와 혼용되었던 적이 있으나, 현재는 임상시험으로 통일하여 사용하며 임상실험이라는 용어는 사용하지 않. 임상시험은 수많은 요인에 따라 비용이 꽤 들 수 있. 정부 단체나 제약, 생명공학기술, 의학기기 기업이 이를 후원.

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크로네커 델타

(Kronecker delta)는 선형대수학에서 정수 값을 가지는 두 개의 변수에 대해서 정의된 함수 혹은 텐서이.

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클러스터 분석

스터 분석(Cluster analysis)이란 주어진 데이터들의 특성을 고려해 데이터 집단(클러스터)을 정의하고 데이터 집단의 대표할 수 있는 대표점을 찾는 것으로 데이터 마이닝의 한 방법이.

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클러스터링

스터링(clustering)은 다음을 가리.

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퍼지 논리

리(Fuzzy logic)는 불분명한 상태, 모호한 상태를 참 혹은 거짓의 이진 논리에서 벗어난 다치성으로 표현하는 논리 개념이.

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퍼셉트론

셉트론(perceptron)은 인공신경망의 한 종류로서, 1957년에 코넬 항공 연구소(Cornell Aeronautical Lab)의 프랑크 로젠블라트 (Frank Rosenblatt)에 의해 고안되었.

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인공 뉴런

인공 뉴런(artificial neuron, 인공 신경)은 신경해부학적 사실을 토대로 하여 고안된 간단한 연산기능만을 갖는 처리기이.

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인공지능

인공지능(人工知能)은 기계로부터 만들어진 지능을 말. 컴퓨터 공학에서 이상적인 지능을 갖춘 존재, 혹은 시스템에 의해 만들어진 지능, 즉 인공적인 지능을 뜻. 일반적으로 범용 컴퓨터에 적용한다고 가정.

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인공생명

인공생명(人工生命)은 생명 현상(유전, 돌연변이, 교배 등)을 재창조 또는 모방하며, 로봇, 컴퓨터 모델, 생화학을 통해 시뮬레이션을 하는 학문을 통해 생명현상의 특징인 유전 알고리즘을 응용해 만드는 것이.

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인공신경망

인공 신경망은 노드들의 그룹으로 연결되어 있으며 이들은 뇌의 방대한 뉴런의 네트워크과 유사하다. 위 그림에서 각 원모양의 노드는 인공 뉴런을 나타내고 화살표는 하나의 뉴런의 출력에서 다른 하나의 뉴런으로의 입력을 나타낸다. 인공신경망(人工神經網)은 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망(동물의 중추신경계중 특히 뇌)에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘이.

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인지과학

인지과학(認知科學)은 인간의 마음과 동물 및 인공적 지적 시스템(artificial intelligent systems)에서 정보처리가 어떻게 일어나는가를 연구하는 학문이라고 할 수 있. 다르게 표현한다면 인지과학은 인간의 마음 (뇌의 작동 및 몸의 움직임의 제어 포함)의 과정 및 내용과, 동물 및 인공적 지적 시스템에서의 지능(Intelligence)의 정보적 표상(표현)과 그 작동 과정을 연구하는 종합적, 다학문적 과학이.

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인지심리학

인지심리학(認知心理學, cognitive psychology)은 정보처리 관점에서의 인지활동을 연구하는 학문이.

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음성 인식

음성 인식(Speech Recognition)이란 사람이 말하는 음성 언어를 컴퓨터가 해석해 그 내용을 문자 데이터로 전환하는 처리를 말. STT(Speech-to-Text).

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의학

고대 그리스에서 치료의 신으로 숭배되었던 아스클레피오스 의학(醫學)은 인체의 구조와 기능을 조사하여 인체의 보건, 질병이나 상해의 치료 및 예방에 관한 방법과 기술을 연구하는 학문이.

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전문가 시스템

전문가 시스템(專門家 system, experts system)은 생성시스템의 하나로서, 인공지능 기술의 응용분야 중에서 가장 활발하게 응용되고 있는 분야이.

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전처리기

학에서 전처리기(前處理器) 또는 프리컴파일러)는 입력 데이터를 처리하여 다른 프로그램에 대한 입력으로서 사용되는 출력물을 만들어내는 프로그램이다. 여기서 출력물이란 전처리된 형태의 입력 데이터를 말하며 컴파일러와 같은 차후 프로그램들에 쓰인다. 처리할 양과 종류는 전처리기의 본성에 따라 다르며 어떠한 전처리기들은 상대적으로 단순한 문자 치환 및 매크로 확장만 할 수 있는 반면 다른 전처리기들은 성숙한 프로그래밍 언어의 기능을 하기도 한다.

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중추신경계통

1.뇌 2.중추신경계통 3.척수 중추신경계통(中樞神經系統, 영어: central nervous system; CNS)은 중추신경계라고도 부르며 두개골에 싸여있는 뇌와 척수를 포함하는 신경계로 말초신경계통(Peripheral Nervous System; PNS)과 함께 동물의 행동이나 신체 기작을 제어.

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준 지도 학습

준 지도 학습()이란 기계 학습(Machine Learning) 의 한 범주로 목표값이 표시된 데이터와 표시되지 않은 데이터를 모두 훈련에 사용하는 것을 말. 대개의 경우 이러한 방법에 사용되는 훈련 데이터는 목표값이 표시된 데이터가 적고 표시되지 않은 데이터를 많이 갖고 있. 이러한 준 지도 학습은 목표값이 충분히 표시된 훈련 데이터를 사용하는 지도 학습과 목표값이 표시되지 않은 훈련 데이터를 사용하는 자율 학습 사이에 위. 많은 기계 학습 연구자들이 목표값이 없는 데이터에 적은 양의 목표값을 포함한 데이터를 사용할 경우 학습 정확도에 있어서 상당히 좋아짐을 확인하였.

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지도 학습

학습 (Supervised Learning)은 훈련 데이터(Training Data)로부터 하나의 함수를 유추해내기 위한 기계 학습(Machine Learning)의 한 방법이.

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추정 이론

정 이론은 통계학과 신호 처리의 한 분야이며, 측정 또는 관찰된 자료에 기반하여 모수의 값을 추정하는 것을.

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컴퓨터 비전

비전(Computer Vision)은 기계의 시각에 해당하는 부분을 연구하는 컴퓨터 과학의 최신 연구 분야 중 하나이.

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컴퓨터 프로그래밍

밍() 또는 간단히 프로그래밍(programming) 혹은 코딩(coding)은 하나 이상의 관련된 추상 알고리즘을 특정한 프로그래밍 언어를 이용해 구체적인 컴퓨터 프로그램으로 구현하는 기술을 말. 프로그래밍은 기법, 과학, 수학, 공학적 속성들을 가지고 있.

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쌍곡선함수

수학에서 쌍곡선함수(双曲線函數)는 일반적인 삼각함수와 유사한 성질을 갖는 함수로 삼각함수가 단위원 그래프를 매개변수로 표시할 때 나오는 것처럼, 표준쌍곡선을 매개변수로 표시할 때 나온.

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유전 알고리즘

유전 알고리즘(Genetic Algorithm)은 자연세계의 진화과정에 기초한 계산 모델로서 존 홀랜드(John Holland)에 의해서 1975년에 개발된 전역 최적화 기법으로, 최적화 문제를 해결하는 기법의 하나이.

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패턴 인식

인식()은 인지과학(Cognitive Science)과 인공지능(Artificial Intelligence) 분야에 속하는 문제 중 하나이.

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순환 (그래프 이론)

이론에서, 순환(循環)은 그래프 위의, 스스로와 겹치지 않는 폐곡선이.

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순환 인공 신경망

순환 인공 신경망 (RNN)은 인공 신경망의 한 종류로, 유닛간의 연결이 순환적 구조를 갖는 특징을 갖고 있. 이러한 구조는 시변적 동적 특징을 모델링 할 수 있도록 신경망 내부에 상태를 저장할 수 있게 해준.

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수학적 최적화

물면 f(x, y).

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온라인 알고리즘

전산학에서 온라인 알고리즘(online algorithm)이란 시작할 때 모든 입력 정보를 가지고 있지 않고, 입력을 차례로 받아들이면서 처리하는 알고리즘을 말. 이와는 반대로, 오프라인 알고리즘은 풀고자 하는 문제의 모든 데이터를 가지고 시작해야만 문제를 해결할 수 있. 일례로, 선택 정렬은 정렬을 하기 전에 모든 데이터가 주어져야만.

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역전파

역전파(逆傳播), 오차 역전파법() 또는 오류 역전파 알고리즘은 다층 퍼셉트론 학습에 사용되는 통계적 기법을 의미.

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연접

연접(連接, 시냅스)이란 한 뉴런에서 다른 세포로 신호를 전달하는 연결 지점이.

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사전 확률

사전 확률(事前確率)은 특정 사상이 일어나기 전의 확률을 뜻. 또는 경계 확률, 선험적 확률은 베이즈 추론에서 관측자가 관측을 하기 전에 가지고 있는 확률 분포를 의미.

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통계학

200px 통계학(統計學)은 수량적 비교를 기초로 하여, 많은 사실을 통계적으로 관찰하고 처리하는 방법을 연구하는 학문이.

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알고리즘

알고리즘(라틴어, 독일어: Algorithmus)은 수학과 컴퓨터 과학, 언어학 또는 관련 분야에서 어떠한 문제를 해결하기 위한 일련의 절차를 공식화한 형태로 표현한 것을 말. 알고리즘은 연산, 데이터 진행 또는 자동화된 추론을 수행.

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필기 인식

텍스 윌리엄스의 서명. 필기 인식(筆記認識, handwriting recognition, HWR)은 종이 문서, 사진, 터치스크린, 기타 장치와 같은 소스로부터 명료한 필기 입력을 수신하고 해석하는 컴퓨터의 기능이.

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아날로그

아날로그(analogue)는 어떤 자료를 '길이', '각도' 또는 '전류'와 같이 외부적인 원인에 의해 연속적으로 변하는 것들을 물리량으로 나타내는 일. 자동차의 속도를 바늘의 각도로 표시해주는 속도 측정계, 수은주의 길이로 온도를 나타내는 온도계, 상대적으로 얕게 패이거나 깊게 패인 여러 홈들과 바늘의 마찰로 인해 녹음된 소리가 나오는 음반(LP)이 아날로그의 예. 디지털에 대비되어 쓰인.

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압축

압축(壓縮)은 글이나 부피 등을 줄인다는 뜻으로, 구체적으로는 다음을 가리.

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시모어 페퍼트

시모어 페퍼트(1928년 2월 29일 ~ 2016년 7월 31일)는 남아프리카 공화국 출신 미국의 수학자, 컴퓨터 과학자, 교육자이.

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시뮬레이션

시뮬레이션()은 실제로 실행하기 어려운 실험을 간단히 행하는 모의실험을 뜻. 특히 컴퓨터를 이용하여 모의실험을 할 때는 컴퓨터 시뮬레이션이.

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시각피질

를 뒤통수에서 본 모습. 브로드만 영역 17(빨강, 일차 시각피질), 18(주황), 19(노랑) 시각피질()은 V1으로 알려진 일차 시각피질(striate cortex)과 V2, V3, V4, V5로 알려진 영역(extrastriate cortex)을 통틀어 일컫는 말이.

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시벤코 정리

1989년 시벤코(Cybenko)가 발표한 시벤코 정리(Cybenko's theorem)는 다음과 같. \varphi를 시그모이드 형식의 연속 함수라 하자(예, \varphi(\xi).

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확률 변수

확률론에서, 확률 변수(確率 變數)는 확률 공간에서 다른 가측 공간으로 가는 가측 함수이.

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확률 분포

주사위 두 개를 던졌을 때 두 눈의 합 S에 대한 확률분포 정규 분포 확률 분포(probability distribution)는 확률 변수가 특정한 값을 가질 확률을 나타내는 함수를 의미.

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SVM

SVM은 다음을 가리키는 말이.

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