차례:
정의-인공 신경망 (ANN)은 무엇을 의미합니까?
인공 뉴런 네트워크 (ANN)는 생물학적 신경 네트워크의 구조 및 기능에 기초한 계산 모델이다. 네트워크를 통해 흐르는 정보는 신경망이 해당 입력 및 출력을 기반으로 변경하거나 학습하기 때문에 ANN의 구조에 영향을줍니다.
ANN은 입력과 출력 간의 복잡한 관계가 모델링되거나 패턴이 발견되는 비선형 통계 데이터 모델링 도구로 간주됩니다.
ANN은 신경망이라고도합니다.
Techopedia는 인공 신경망 (ANN)을 설명합니다
ANN에는 몇 가지 장점이 있지만 가장 많이 인정되는 것 중 하나는 실제로 데이터 세트를 관찰하여 배울 수 있다는 것입니다. 이런 식으로 ANN은 임의 함수 근사화 도구로 사용됩니다. 이러한 유형의 도구는 컴퓨팅 기능 또는 분산을 정의하면서 솔루션에 도달하기위한 가장 비용 효율적이고 이상적인 방법을 추정하는 데 도움이됩니다. ANN은 전체 데이터 세트가 아닌 데이터 샘플을 가져와 솔루션에 도달하므로 시간과 비용을 절약 할 수 있습니다. ANN은 기존 데이터 분석 기술을 향상시키기 위해 상당히 간단한 수학적 모델로 간주됩니다.
ANN에는 서로 연결된 3 개의 계층이 있습니다. 첫 번째 레이어는 입력 뉴런으로 구성됩니다. 이 뉴런은 데이터를 두 번째 레이어로 보내고, 그 결과 출력 뉴런은 세 번째 레이어로 보내집니다.
인공 신경망을 훈련시키는 것은 관련된 여러 알고리즘이있는 허용 된 모델 중에서 선택하는 것을 포함합니다.
