인공신경망2 인공지능의 발달 최초의 인공 신경망은 1943년 맥컬러-피츠(McCulloch-Pitts) 모델이며, 연구를 통해 인간의 신경계를 이진 뉴런으로 표현하고자 했다. 이들은 전기 스위치처럼 온, 오프하는 기초 기능의 인공 신경을 그물망 형태로 연결하면 사람의 뇌에서 동작하는 아주 간단한 기능을 흉내 낼 수 있다는 것을 이론적으로 증명하였다. 이들이 정의한 인공 신경망 모델은 이진 뉴런으로 구성되며 생체 뉴런과 같이 시냅스의 흥분과 억제에 따라 신호가 전달되고 특정 임계치를 넘어야 신호가 발화한다. 1. 뉴런은 활성화되거나 혹은 활성화되지 않은 2 가지 상태이다. 즉, 뉴런의 활성화는 all-or-none 프로세스이다. 2. 어떤 뉴런을 흥분되게(excited) 하려면 2개 이상의 고정된 수의 시냅스가 일정한 시간 내에 활성.. 2024. 2. 16. [혼공머신] 6주차_인공 신경망 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 - 예스24 - 혼자 해도 충분하다! 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서 이 책은 수식과 이론으로 중무장한 머신러닝, 딥러닝 책에 지친 ‘독학하는 입문자’가 ‘꼭 필요한 내용을 제대로’ 학습할 수 있 www.yes24.com 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN) 패션 MNIST 인공 신경망을 이해하기 위해 패션 MNIST 데이터(10종류의 패션 아이템으로 이루어진 데이터)를 이용한다. from tensorflow import keras (train_input, train_target), (test_input, test_target) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data() 패션 MNIST 데이터셋은 60.. 2024. 2. 12. 이전 1 다음
