인공 신경망 네트워크

일반적인 신경망 네트워크 인간의 뇌에서 뉴런이 생물학적 신호를 전달하며, 다층과 복잡한 수준으로 된 특징을 가진 구조속에서 비 선형적인 자극 반응 활성화 기능을 가진다. 이 복잡한 과정을 응용한 것이 인공 신경망 네트워크이다. 일반적인 신경망 네트워크는 세개의 층으로 되어있다. 대부분의 프로그램은 입력값(input)이 있으면 결과값(output)이 나온다. 당연히 인공 신경망 네트워크도 마찬가지 이지만, 그 사이에 은닉 층(Hidden Layer)이 있다. 입력 층(input layer)에서는 고차원의, 그리고 실제로 가치가 있는 데이터가 들어간다. 결과 값에는 값의 벡터가 나온다. 하지만, 이 결과값은 잡음이 있는 데이터일 경우가 많다. 이 값을 만들에 내는 데에도 많은 시간이 요구되며, 후술할 가중치에 대해서도 적절한 설명이 나오지 않는다. 인공 신경망 네트워크 계산법 위 사진은 일반적인 인공 신경망 네트워크 계산법 중 순전파이다. 먼저, 최초 입력 값이 들어간다. 각 뉴런에 가...