강의/인공지능개론
2024. 6. 5.
기계학습 : 추가 신경망
목차기계학습 : 인공신경망 홉필드 신경망 양방향 연상 메모리 자기조직 신경망 기계학습 : 인공신경망 홉필드 신경망존 홉필드가 제안한 순환 신경망 : RNN:recurrent nueral network순환 신경망은 출력~입력까지의 feedback loop가 있고, 이러한 피드백 루프는 신경망 학습 능력에 많은 영향을 끼친다=> 기억의 자기 연상 유형을 표현한다 - 각 뉴런의 출력을 다시 모든 뉴런의 입력으로 보냄 (단, 자기 자신 제외)- 부호 활성화함수를 따른 맥클록-피츠 뉴런을 사용함 가정 1) 뉴런 사이 연결강도 즉, 가중치는 대칭가정 2) 뉴런들은 완전히 비동기적으로 동작 시에만 안정된 상태에 도달할 수 있음 = 즉, 동시에 가중치 update돼서는 안됨. 순서대로! 부호..
