전체 글34 [지능형 시스템] Chapter 5. SOM ( 자기조직화지도 Self-Organizing Map ) 본 시리즈는 부산대 정보컴퓨터공학과 차의영 교수님의 '지능형 시스템' 강의에서 배운 내용을 바탕으로 작성합니다. 신경회로망의 학습 방법 예시 1. 지도 학습 Rosenblatt의 퍼셉트론(단층), 다층 퍼셉트론 2. 비지도 학습 SOM 3. 고정 가중치 홉필드 네트워크 🧠 Kohonen Network SOM (자기조직화지도) 이다. 임의의 시작점에서부터 특징 지도를 구조화할 수 있는 two-layer 네트워크이다. 학습 결과의 map은 네트워크에 주어지는 패턴들 사이의 관계를 나타낸다. 주어진 입력 패턴에 대해 정확한 해답을 가르쳐주지 않고 자기 스스로 학습하는 비지도 학습이다. ✔️ 기본 구조 ├── input layer | : 입력 패턴을 받아들이는 층 | └── competit.. 2023. 6. 8. [지능형 시스템] Chapter 4. 홉필드 네트워크 Hopfield Net 본 시리즈는 부산대 정보컴퓨터공학과 차의영 교수님의 '지능형 시스템' 강의에서 배운 내용을 바탕으로 작성합니다. 🥅 홉필드 네트워크 물리학자 존 홉필드가 제안한 신경망의 물리적 모델이다. 자신을 제외한 모든 유니트들 간에 양방향으로 상호 연결된 네트워크. ✔️ 특징 ⭐️ 이전 알고리즘과 다르게 "고정된 가중치"를 이용. 연결 가중치가 사전에 저장. state feedback은 상태가 반복적으로 수정될 수 있도록 사용. 반복은 에너지 함수를 최소화하기 위해 반복. 비동기적, 국소적 계산을 통해 전역적 최적화 (global optimization) ✔️ 응용 연산기억(associative memory), CAM(content addressable memory) ➡️ 기억된 정보의 일부분.. 2023. 6. 7. [지능형 시스템] Chapter 3. 초기 퍼셉트론, 아달린(Adaline), 최소평균제곱법(LMS) 본 시리즈는 부산대 정보컴퓨터공학과 차의영 교수님의 '지능형 시스템' 강의에서 배운 내용을 바탕으로 작성합니다. 🧶 초기 퍼셉트론 Fank Rosenblatt 가 고안한 알고리즘이다. 다수의 신호(흐름이 있는)를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력한다. 🧶 퍼셉트론의 학습 알고리즘 ✔️ 원리 weight와 threshold의 초기화 input value에 대응되는 target value의 제시 actual output 계산 weight 조정 여기서 "학습률"이 너무 크면 수렴이 안돼서 진동을 하고, 너무 작으면 수렴하는데에 무한대의 시간이 걸린다. 그래서 보통 0.001 정도로 학습률을 잡는다. d(t) 는 계산된 결과값, y(t)는 실제 결과값 이다. (3)으로 가서 desire o.. 2023. 6. 6. [지능형 시스템] Chapter 2. 인공신경망의 응용 본 시리즈는 부산대 정보컴퓨터공학과 차의영 교수님의 '지능형 시스템' 강의에서 배운 내용을 바탕으로 작성합니다. 🥎 응용 사례 ✔️ Rosenberg, Sejnowsky(1987) : text to speech conversion system ✔️ Burr(1987) : 필기체 문자인식시스템 ✔️ Coffrell, Munro, Zipser(1987) : image compression system ✔️ Widrow(1987) : broom balancer ✔️ Collins : risk analysis 은행의 대부 ✔️ Oyster : target recognizer ✔️ target tracking 등 ... 🥎 응용 분야 classification labeled t.. 2023. 6. 5. [지능형 시스템] Chapter 1. 인공신경망의 구조 본 시리즈는 부산대 정보컴퓨터공학과 차의영 교수님의 '지능형 시스템' 강의에서 배운 내용을 바탕으로 작성합니다. 🧠 인공신경망이란? ➡️ axon(축삭돌기) 연결을 통해 서로간에 통신을 하는 실제의 신경 시스템을 추상적으로 모방한 것 🧠 신경망의 배경 1940년대 : 최초의 구체적인 신경회로망 컴퓨터 작성 시도 1949 : D.O. Hebb가 최초로 learning rule 제안 1962 : Rosenblatt의 Perceptron 🙆♂️ Minsky, McCarthy (symbol manipulating AI group) -> 인간의 능력을 모방하는데 중점 🙆♂️ Rosenblatt -> 어떻게 두뇌가 그것을 하는가에 관심 1969 : Minsky, Papert에 의해 Perc.. 2023. 6. 4. [지능형 시스템] Chapter 0. 개요 본 시리즈는 부산대 정보컴퓨터공학과 차의영 교수님의 '지능형 시스템' 강의에서 배운 내용을 바탕으로 작성합니다. AI (Artificial Intelligence) Symbolic AI Neural Network AI가 두가지 의미를 지니는데 하나는 심볼릭 AI 이고 하나는 신경망이다. 심볼릭 AI 는 논리, 규칙 등의 도구로 숫자나 문자가 아닌 상징(기호) 처리로 인간 수준의 지능을 만들 수 있다고 보는 패러다임이다. 인공신경망은 신경망에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘이다. 학교에서 배우는 'AI 프로그래밍'이나 '인공지능' 수업은 우리가 흔히 생각하는 인공지능의 머신러닝, 딥러닝 등을 다루는 수업이 아니다 ! 학교에서 배우는 인공지능(AI)는 Symbolic AI로 심볼릭.. 2023. 6. 3. 이전 1 2 3 4 5 6 다음 반응형
