인공지능 자료조사(3)

2016/3/13
감사합니다 삼성SDS

   1. 학습 모델

     뉴런의 계산은 노드의 함수에 의해 결정
     노드의 함수 = 활성 함수(activation function) = 전이 함수(transfer function)

   2. 학습 규칙
     뇌과학의 관점
      1) 학습을 하면 신경회로망을 구성하는 시냅스에 일정한 물리적, 구조적 변화가 일어남
      2) 오랫동안 반복적인 학습을 하면 시냅스 수가 많아진다.
      3) 새로운 사실을 배울 때마다 뇌는 변화한다.

     헵의 학습 규칙

         : 두 개의 뉴런 i, j가 서로 반복적이고 지속적으로 점화(firing)하여 어느 한쪽 또는 양쪽 모두에 어떤 변화를 일으키면 상호간의 연결강도는 커진다 

   3. 학습 과정

      1) 인공신경망의 연결(시냅스)를 초기화

            : 연결강도와 임계값을 Random Number로 초기화

      2) 훈련용 data와 목표값을 준비

      3) 인공신경망의 함수에 입력값을 넣어 출력값 계산

         

      4) 연결 강도 조정

         : 목표값과 단계 3)의 출력값을 비교, 허용 가능 임계치를 넘으면 차이를 줄이는 방향으로 연결 강도를 변경

          

      5) 출력값과 목표값이 같을 때까지 단계 2)로 가서 반복 수행