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문서 제목 일치
- ...특징을 갖고 있다. 이러한 구조는 시변적 동적 특징을 모델링 할 수 있도록 신경망 내부에 상태를 저장할 수 있게 해주므로, [[순방향 신경망]]과 달리 내부의 [[메모리]]를 이용해 [[시퀀스]] 형태의 입력을 처리할 수 있다.<ref>{{저널 인용|title=<!-- for ...Language Processing From Bytes|eprint=1512.00103|class=cs.CL}}</ref> [[합성곱 신경망]]과 함께 응용되어 [[자동 이미지 캡셔닝]] 분야에서도 커다란 향상을 일으켰다.<ref name="vinyals2015">{{ArXi ...34 KB (3,110 단어) - 2025년 3월 13일 (목) 16:08
- ...lang|en|artificial neural network, '''ANN'''}})은 [[기계학습]]과 [[인지과학]]에서 생물학의 신경망(동물의 [[중추신경계]]중 특히 [[뇌]])에서 영감을 얻은 알고리즘이다. 인공신경망은 [[시냅스]]의 결합으로 [[네트워크]]를 형성 인간의 [[중추 신경계]]에 대한 조사는 신경망 개념에 영감을 주었다. 생물학적 신경망을 흉내내는 네트워크를 형상하기 위해 인공신경망에서 [[인공 뉴런들]]은 서로 연결되어있다. ...61 KB (2,389 단어) - 2025년 3월 13일 (목) 11:46
문서 내용 일치
- * [[생성적 적대 신경망]] ...742 바이트 (22 단어) - 2024년 5월 10일 (금) 05:01
- * [[합성곱 신경망]] ...|섬네일|80개 공통 클래스의 객체를 감지할 수 있는 COCO 데이터 세트에서 훈련된 YOLOv3 모델을 사용하여 OpenCV의 심층 신경망 모듈로 객체를 감지한다.]] ...4 KB (209 단어) - 2025년 1월 22일 (수) 14:37
- [[분류:신경망]] ...1 KB (90 단어) - 2025년 1월 31일 (금) 06:02
- ...제를 극복하기 위한 여러 모델링 접근법들이 설계되고 있는데, 예를 들면 [[마르코프 확률 과정|마르코프 추정]]을 적용하거나 [[순환 신경망]] 또는 [[변환기 (기계 학습)|변환기]] 등의 신경 아키텍처를 사용하는 것을 들 수 있다. ...2 KB (119 단어) - 2025년 2월 17일 (월) 02:37
- '''활성화 함수'''(活性化函數, {{llang|en|activation function}})는 [[인공 신경망]]에서 입력을 변환하는 [[함수]]이다. [[ReLU]], [[시그모이드 함수]], [[쌍곡탄젠트]] 함수 등이 대표적인 활성화 함수이 ...3 KB (299 단어) - 2024년 7월 11일 (목) 02:58
- * [[신경망]] (Neural network) ...3 KB (136 단어) - 2023년 1월 21일 (토) 05:33
- * [[합성곱 신경망]] ...4 KB (175 단어) - 2022년 9월 19일 (월) 14:26
- HDC 대수는 [[인공 신경망]]과 달리 시스템이 결정을 내리는 방법과 이유에 대한 논리를 보여줄 수 있다. 물리적 세계에 존재하는 객체는 HDC 대수에 의해 처리되 ...워"지며 벡터를 이용한 추론에 영향을 미치지 않기 때문에 가능하다. HDC는 이미 전통적인 컴퓨팅 기법보다 오류에 크게 강한 [[인공 신경망]]보다 오류 허용성이 최소 10배 더 높다.<ref name=":02" /> ...12 KB (349 단어) - 2025년 3월 18일 (화) 01:20
- [[인공 신경망]]에서는 가끔 효율을 높이기 위해 매끈하지 않은 하드 시그모이드 함수들이 사용된다. ...6 KB (317 단어) - 2023년 8월 30일 (수) 13:19
- [[신경망]]에서 '''주의 집중'''(attention, 어텐션)은 [[인지심리학]]에서의 [[주의]]를 모방하여 고안된 기술이다. 주의 집중은 ...지 않다. 실제 모델 학습 상황에서, 주의 단위는 훈련이 필요한 쿼리-키-값(query-key-value)이라고 하는 3개의 완전연결 신경망 [[층]]으로 구성된다. 아래 '변형' 섹션을 참고하시오. ...15 KB (1,128 단어) - 2023년 3월 28일 (화) 06:28
- ...좋은 시스템으로 만든다. 이로 인해 많은 연구의 대상이 되었으며, 넓은 범위의 논문에서도 등장한다. 더욱이, 추아 회로는 다층 셀룰러 신경망(cellular neural network, CNN)을 통해 쉽게 구현할 수 있다. 셀룰러 신경망은 1988년 리언 추아에 의해 발명되 ...8 KB (542 단어) - 2025년 3월 14일 (금) 02:36
- ...특징을 갖고 있다. 이러한 구조는 시변적 동적 특징을 모델링 할 수 있도록 신경망 내부에 상태를 저장할 수 있게 해주므로, [[순방향 신경망]]과 달리 내부의 [[메모리]]를 이용해 [[시퀀스]] 형태의 입력을 처리할 수 있다.<ref>{{저널 인용|title=<!-- for ...Language Processing From Bytes|eprint=1512.00103|class=cs.CL}}</ref> [[합성곱 신경망]]과 함께 응용되어 [[자동 이미지 캡셔닝]] 분야에서도 커다란 향상을 일으켰다.<ref name="vinyals2015">{{ArXi ...34 KB (3,110 단어) - 2025년 3월 13일 (목) 16:08
- ...g/teaching/273ASpring09/lecun-89e.pdf}}</ref> 했다. 알고리즘이 성공적으로 동작했음에도 불구하고, 신경망 학습에 소요되는 시간(10 개의 숫자를 인식하기 위해 학습하는 시간)이 거의 3일이 걸렸고 이것은 다른 분야에 일반적으로 적용되기에는 ...제를 해결하기 위해 이들은 unsupervised RBM(restricted Boltzmann machine)을 통해 학습시킬 앞먹임 신경망(Feedforward Neural Network)의 각 층을 효과적으로 사전훈련(pre-trainning)하여 [[과적합]]을 방지할 ...48 KB (2,282 단어) - 2025년 3월 13일 (목) 11:33
- ...[[동역학계|동적시스템]]([[Dynamical system|dynamical systems]])에서 물리적 발견을 위해 [[물리정보 신경망]]과 [[기호적 회기분석]](symbolic regression) 기법<ref>{{웹 인용|last1=Cranmer |first1=Mi ...24 KB (1,772 단어) - 2025년 2월 6일 (목) 00:28
- ...lang|en|artificial neural network, '''ANN'''}})은 [[기계학습]]과 [[인지과학]]에서 생물학의 신경망(동물의 [[중추신경계]]중 특히 [[뇌]])에서 영감을 얻은 알고리즘이다. 인공신경망은 [[시냅스]]의 결합으로 [[네트워크]]를 형성 인간의 [[중추 신경계]]에 대한 조사는 신경망 개념에 영감을 주었다. 생물학적 신경망을 흉내내는 네트워크를 형상하기 위해 인공신경망에서 [[인공 뉴런들]]은 서로 연결되어있다. ...61 KB (2,389 단어) - 2025년 3월 13일 (목) 11:46
- ...에 적용할 수 있다.'''다른 기법들은 일반적으로 오직 한 종류의 변수를 갖는 데이터 셋을 분석하는 것에 특화되어 있다. (일례로 [[신경망 학습]]은 숫자로 표현된 변수만을 다룰 수 있는 것에 반해 관계식(relation rules)은 오직 명목 변수만을 다룰 수 있다. * 데이터의 특성이 특정 변수에 수직/수평적으로 구분되지 못할 때 분류율이 떨어지고, 트리가 복잡해지는 문제가 발생한다. 신경망 등의 알고리즘이 여러 변수를 동시에 고려하지만 결정트리는 한 개의 변수만을 선택하기 때문에 발생하는 당연한 문제이다. ...20 KB (773 단어) - 2024년 6월 3일 (월) 05:34
- ...n.ac.kr/lecture/ipcv/imageprocessing.htm |제목 = 디지털 영상처리란 |저자 = |출판사 = 부산대 신경망 실세계 연구실 |날짜 = |확인날짜 = 2021년 3월 31일 |archive-date = 2020년 2월 20일 |archive-u ...12 KB (459 단어) - 2024년 1월 31일 (수) 05:24
- ...러닝]]에서 볼츠만 분포는 볼츠만 기계, 제한된 볼츠만 기계, 에너지 기반 모델 및 [[딥 러닝|심층 볼츠만 기계]]와 같은 확률적 신경망 [[표본 분포|의 샘플링 분포]]에 사용된다. 딥 러닝에서 볼츠만 머신 [[비지도 학습|은 비지도 학습]] 모델 중 하나로 간주된다. ...15 KB (753 단어) - 2024년 12월 20일 (금) 14:39
- ...확률 과정|마르코프 속성]]을 갖기 때문에 확률론의 많은 문제에서 발생한다. 이는 분배 함수가 변환 대칭을 갖는 물리적 계뿐만 아니라 신경망([[홉필드 네트워크]])과 같은 다양한 설정과 마르코프 논리 네트워크와 [[마르코프 네트워크]]를 사용하는 [[유전체학]], [[말뭉치 ...20 KB (783 단어) - 2024년 8월 1일 (목) 03:44
- ...ice|프로그램 가능 논리]]<ref>{{US patent|7203789}}</ref>, 신호처리(US Patent|7302513), 신경망<ref>{{US patent|7359888}}</ref>, 제어 시스템(US Patent|7609086), [[:en:reconfigu ...NETA)는 memrisitve 하드웨어를 사용하여 가상및 로봇 에이전트에 전력을 공급하기 위해 전체 뇌 회로를 구현한 최초의 대규모 신경망 모델이다.<ref>{{인용 ...50 KB (3,300 단어) - 2025년 3월 3일 (월) 04:50