LSTM3 인공지능 신경망의 정의와 종류(CNN, RNN, VAE, LSTM,GAN) 1. 정의 인공신경망(Artificial neural network, ANN)은 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망(동물의 중추신경계중 특히 뇌)에서 영감을 얻은 알고리즘이다. 인공신경망은 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공뉴런(노드)이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 가리킨다. 좁은 의미에서는 오차역전파법을 이용한 다층 퍼셉트론을 가리키는 경우도 있지만, 이것은 잘못된 용법으로, 인공신경망은 이에 국한되지 않는다. 인공신경망에는 지도 교사 신호(정답)의 입력에 의해서 문제에 최적화되어 가는 지도학습과 지도 교사 신호를 필요로 하지 않는 비지도 학습으로 나뉘어 있다. 명확한 해답이 있는 경우에는 교사 학습이, 데이터 클러스터링에는 비교사 학습이 .. 2024. 5. 25. 로봇 기술 탐구: 로봇의 뇌(인공지능) 어디까지 왔나? - 1 (Neural Network) 인공지능은 인지-판단-제어에 있어 가장 중요한 ‘로봇의 뇌’에 해당한다. 인공지능 (AI: Artificial Intelligence)은 인간이 가지고 있는 지적 능력을 컴퓨터에서 구현하는 다양한 기술이나 소프트웨어, 컴퓨터 시스템 등을 함께 일컫는 단어다. 1956 년 미국 다트머스 대학에서 열린 학회에서 존 매카시가 처음 ‘인간의 지능을 흉내낸 컴퓨터의 지능’이라고 인공지능을 정의한 이후 오랜기간 개념을 정립해왔다. 그러던 것이 2006 년들어 토론토 대학의 제프리 힌턴 교수가 인공신경망 논문을 쓰면서 학계는 센세이션하게 이를 받아들였고, 빠르게 딥러닝이 인공지능의 중심으로 자리잡게 된다. 지난 2020 년에는 OpenAI 가 GPT-3 라는 초거대규모 언어모델을 내놓으면서 인공 신경망을 통한 학습은.. 2022. 12. 31. 로봇 기술 탐구: 인공지능 용어 정리 새로운 개념들이 많아서 정리해보았습니다. 퍼셉트론(Perceptron) 1958 년 프랑크 로젠블럿이 제시한 인공 신경망의 초기 개념이다. 인간의 뉴런이 신호를 주고받는 방식에서 노드를 착안하여 사람의 신경망과 유사한 인공 신경망을 구축했다. 활성화 함수 (Activation Function) 입력된 데이터의 가중 합을 출력 신호로 변환하는 함수이다. 인공 신경망의 직전 Layer 의 가중치 합의 크기에 따라 활성화 (변환) 유무를 결정한다. 또한 신경망의 목적이나 Layer 의 역할에 따라 선택적으로 적용한다. 가중치 가중치는 인공 신경망을 구성하는 노드에 대한 중요도를 나타내며, 일반적으로 Weight 로 표시한다. 인공 신경망의 학습은 각 노드의 비중치를 업데이트하며 이루어진다. 인공신경망의 비용함.. 2022. 12. 30. 이전 1 다음
