Introduction
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작성일 22-12-28 16:29
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또한 하나의 신경세포가 낼 수 있는 출력은 한정되어 있으므로 특정 값을 넘어갈 수 없다. 이때, 연산의 단위가 되는 신경세포(neuron)가 하는 일은 그렇게 복잡하지 않다.인공신경망의정의및응용분야와미래 , Introduction자연과학레포트 ,
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신경세포가 反應(반응)하는 조건은 외부로부터 일정 이상의 입력이 들어왔을 때 출력을 낸다.
Neuron
뇌를 연구하는 학자들은 인간의 두뇌가 많은 수의 신경세포로 구성되어 있는 것을 발견했다. 이러한 신경세포의 동작은 아래와 같은 함수들로 묘사된다
∙시그모이드 함수 (Sigmoid Function)
시그모이드 함수는 신경망의 임계 함수적인 동작을 잘 표현할 뿐만 아니라 미분가능하고 수학적으로 편리한 特性(특성)을 가지므로, 오류 역전파 신경망(MLP)에서 중요한 위치를 차지하고 있따
∙스텝 함수 (Step Function)
간단한 형태의 함수지만 대부분의 경우 잘 동작한다. 인간의 두뇌는 단위적인 연산을 수행하는 작은 신경세포들의 결합으로 복잡한 추론과 수리적인 계산을 수행한다. 신경세로가 하는 일은 단지 외부로부터의 입력을 받아서 특정한 출력을 내는 것이다. 오류 역전파 신경망(MLP)이외의 신경망에 활용된다
∙램프 함수 (Ramp Function)
…(To be continued )
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레포트/자연과학
인공신경망의정의및응용분야와future(미래)
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다.
