신경 회로망 모델

파닥파닥~ 심심해서 다시 보는 신경망~ -_-

신경 회로망과 패턴 분류기와의 차이점

패턴 분류기는 심볼이 순차적으로 입력되며 내부의 계산 과정도 순차적으로 진행되어 내부에서 산술및 심볼 연산이 수행 된다. 분류기는 각 클래스의 일치 정도(matching score)를 계산한뒤 최대값을 갖는 클래스를 선택한다. 즉, 확률적 모델(probabilistic model)이 입력값과 가장 유사한 클래스 선택시 사용된다. 신경회로망에서는 첫번째 단계에서 n개의 이볅 연결을 통해 입력값이 병렬적으로 들어가서 병렬적으로 출력값을 다음 단계에 m개의 아날로그 선을 통해 전달한다.. 이때 최대값이 선택되어 확장된다. 두번쨰 단계에서는 각 m개 클래스에 대해 하나의 출력값만을 갖는다. 즉, 가장 일치도가 높은 클래스가 'high'되고 다른 클래스에 대한 출력값은 'low'된다.

입력 형태	학습 형태	신경 회로망 모델	패턴 분류기
이진값	교사학습	Hopfield network
		Hamming net	Optimum classifier
	자율학습	Carpenter/Grossberg network	Leader clustering algorithm
연속적인값	교사학습	Perceptron	Gaussian classifier
		Mulitilayer perceptron	K-means neighbor mixture
	자율학습	Kohonen self-organizing feature maps	K-means clustering algorithm

신경 회로망은 정보 전달 방식에 따라 대개 두 형태로 분류된다.

첫째, 각 노드들이 서로 결합되어 결과를 서로 전달하는 피드백(feedback) 

        과정이 있는 상호 결합형

둘째, 각 노드들로 구성된 계층이 2개에서 n개까지의 계층으로 나뉘어져 있어 한 층의 

        노드들은 다른 층의 노드로 출력 결과만을 전달하는 방식으로 입출력 관계를 갖는 

        계층적 입출력 형

신경회로망의 기능

1. 연산기능

2. 최근접 데이터의 인출 기능

3. 특징 추출 기능

4. 조합론적 폭발 문제 해결 기능

5. 비상 안정 기능

6. 감지 정보 처리 기능

7. 제어 기능

8. 지식 정보 처리 기능

-출처 인공지능 시스템 홍릉과학출판사 

-_-책에 있는거 쓰는것도 불법인가?ㅋㅋ -_- 아~ 심심해..ㅡ,.ㅡ