[인공지능의 이해] 라는 서적에서 소개하고 있는 신경망 분석 기법에 대한 설명입니다.

출처 : 인공지능의 이해, 생능출판사, 양기철 저 (P.214- 222)

인공지능에 대한 간단한 소개, 간단한 예제를 통한 역전파 신경망 알고리즘의 동작 원리를 설명하고 있습니다.

   인공 신경망(Artificial Neural Network)은 인간의 두뇌와 신경 시스템을 닮은 정보처리소자이다. 인공 신경망 기법은 연결주의(Connectionism) 기법이라고도 하는데 이는 뉴런(Neuron)들을 연결하여 문제해결 모델을 만들기 때문이다. 인공신경망은 1970년대 연구가 줄어들다가 1980년대부터 활발한 연구가 재개 되었고 1990년대 들어 미국 정부의 지원 아래 뇌 관련 연구가 번창하게 되었다.

   인간의 두뇌는 뉴런이라는 특수한 세포로 구성되어 있다. 뉴런은 죽지 않는 세포이다. 따라서 저장된 정보를 계속 보관할 수 있는 것이다. 인간의 두뇌에는 뉴런이 100억 개 이상 있으며 그 종류도 100여 가지가 넘는다. 이런 뉴런들을 신경망(Neural Network)이라고 하는 여러 개의 그룹으로 모여 있다. 그리고 신경망의 집합이 두뇌를 구성한다. [그림9.10]은 뉴런의 구조이다.

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[그림9.10]에서 보는 바와 같이 하나의 뉴런에서 신호를 축색돌기를 통해 다른 뉴런으로 보낸다. 축색돌기의 신호는 시넵스(Synapse)를 거쳐 다른 뉴런의 축색돌기에 연결되는데 시넵스는 전달되는 신호의 크기를 크게 하거나 작게 하는 조절 기능이 있다. 인공 신경망은 인간 두뇌의 신경망을 모방한 것으로 [그림9.13]은 하나의 인공 신경망 구조를 보인 것이다. 그리고 인공 신경망을 구성하는 인공뉴런(Processing Element라고도 함)의 구조는 [그림9.11]과 같다.

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by 에이아이 2009. 8. 12. 00:43