공학/인공지능 썸네일형 리스트형 인공 신경망(2) 오랜만에 포스팅을 해보고자 한다. 오늘 할 내용은 지난번에 하기로 한 신경망이 어떻게 논리 게이트가 될 수 있는지 알아보자 신경망은 지난번과 동일하다. 입력값과 weight 값의 곱의 합이 신경에 들어가고 그값이 NET이 된다. 그 다음 NET에 적당한 함수를 씌워주면 출력값 y가 나온다. 그리고 그 다음 논리 게이트(gate)는 보통 논리 소자라고 불리는데, and, or, not, nand 게이트 들을 말한다. 가장 먼저 and 게이트를 만들어보자 입력값은 (1,1)이다. 그러면 u = 1*1 + 1*1 - 1.5 이므로 그러면 결과값은 0.5이다. 그 다음 순서는 적절한 함수를 적용하는 건데, 지금은 스텝 함수를 적용하겠다(스텝 함수는 입력값이 0보다 크거나 같으면 1을, 0보다 작으면 0을 돌려주.. 더보기 신경망 시작 - McCulloch_Pitt 모델(1) 기계 학습을 공부하면서, 여기다 정리를 해보고자 합니다.기계학습에서 많은 갈래가 있겠지만, 신경망 관련해서 내용을 정리하고자 합니다.특히 최종적으로는 SNN(Spiking Neural Network)내용을 중점적으로 할려고 하는데,아직 공부가 부족해서 그건 한참 후가 될꺼 같네요. 신경망의 내용은 역시 신경망은 대체 무엇인가와 역사 정도 장점 정도가 적당한거 같네요.(저도 공부하는 단계이니, 틀린 내용 있다면 피드백 부탁 드립니다.) 기계학습이나 인공지능 쪽은 결국 컴퓨터나 기계가 학습을 하게 하고, 궁극적 모델을 인간으로 잡고 있죠. 이 때 큰 갈래로 계산주의와 연결주의로 나눠집니다. 계산주의는 인간의 뇌가 하고 있는 건, 언어와 같은 기호를 처리하는 시스템이고, 이를 직렬적으로 연결해서 계산하면 인간.. 더보기 이전 1 다음