반응형 인공 신경망3 251. 제프리 힌튼의 볼츠만 머신: 딥러닝의 기초를 만든 혁신적 신경망 모델 https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/summary/ The Nobel Prize in Physics 2024The Nobel Prize in Physics 2024 was awarded jointly to John J. Hopfield and Geoffrey E. Hinton "for foundational discoveries and inventions that enable machine learning with artificial neural networks"www.nobelprize.org https://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/cogscibm.pdf해당 논문: A Learning Algorithm for Boltzma.. 2024. 10. 15. 250. 존 홉필드의 홉필드 네트워크: 인공지능과 머신 러닝의 기초 https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/summary/ The Nobel Prize in Physics 2024The Nobel Prize in Physics 2024 was awarded jointly to John J. Hopfield and Geoffrey E. Hinton "for foundational discoveries and inventions that enable machine learning with artificial neural networks"www.nobelprize.org https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.79.8.2554해당 논문: Neural networks and physical systems .. 2024. 10. 14. 130. 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN) 01. 서론 1) 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN) 개요 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간의 뇌 구조와 기능을 모방한 컴퓨팅 시스템입니다. 이 기술은 수많은 뉴런(노드)이 서로 연결되어 데이터를 처리하고, 학습을 통해 특정한 작업을 수행하도록 설계되었습니다. ANN은 입력 데이터와 출력 데이터 간의 관계를 모델링하며, 이를 통해 패턴 인식, 분류, 예측 등의 작업을 수행합니다. 인공 신경망의 개념은 생물학적 신경망에서 영감을 받았습니다. 생물학적 신경망에서 뉴런은 전기 신호를 통해 정보를 전달하고 처리하는 역할을 합니다. 유사하게, 인공 신경망에서는 가중치가 적용된 입력 신호가 뉴런을 통해 전달되고, 활성화 함수를 통해 출력이.. 2024. 6. 2. 이전 1 다음 반응형
