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신경망
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<p><font face="굴림"><span class="std"><font color="#800080" size="4"><strong>neural network(</strong></font></span><span class="std"><font size="2"><font color="#800080" size="4"><strong>신경망)</strong></font><br /><br /><font color="#99cc00" size="3"><strong>1. 신경망?</strong></font><br />신경망은 인간의 고유한 능력중의 하나인 학습 기능을 컴퓨터가 할수 있도록 하기위해 고안된것으로, 인간의 두뇌에 있는 뉴런이 신경망으로 연결된것과 같다.<br />신경망은 이러한 생물학적인 신경망에서부터 아이디어를 얻어 그래프 형태와 수학적 [[알고리즘]]을 이용하여 구성하게 되었다. 신경망은 생물학적인 뉴런을 모델링한 유닛들과 그 유닛 사이의 가중치 연결로 이루어지며 각 신경망에 따라 다양한 구조와 규칙을 가진다.</font></span></font></p>
<p><font face="굴림"><span class="std"><font size="2"><font color="#99cc00" size="3"><strong>2. 신경망의 구조</strong></font><br />각 Neural-Networks는 계층별로 그룹화되어 있으며 입력과 중간, 출력의 세 계층으로 이루어져 있고, 입력과 출력계층 사이에는 여러개의 계층이 존재하기도 한다.</font></span></font></p>
<p><font face="굴림"><span class="std"><font size="2"><font color="#99cc00" size="3"><strong>3. 신경망의 장점과 응용분야<br /></strong></font>신경망의 장점은 불완전하고 잡음이 많은 입력의 해석뿐만 아니라 [[패턴인식]]이나 학습, 분류, 일반화, 추상화등을 위한 활용성에 있다. 신경망은 DSS나 전문가 시스템의 논리적이고 분석적인 기법을 활용해서 해결하기 어려운 문제들을 해결하기도 한다. </font></span></font></p>
<p><font face="굴림"><span class="std"><font size="2"><font color="#99cc00" size="3"><strong>2. 신경망의 구조</strong></font><br />각 Neural-Networks는 계층별로 그룹화되어 있으며 입력과 중간, 출력의 세 계층으로 이루어져 있고, 입력과 출력계층 사이에는 여러개의 계층이 존재하기도 한다.</font></span></font></p>
<p><font face="굴림"><span class="std"><font size="2"><font color="#99cc00" size="3"><strong>3. 신경망의 장점과 응용분야<br /></strong></font>신경망의 장점은 불완전하고 잡음이 많은 입력의 해석뿐만 아니라 [[패턴인식]]이나 학습, 분류, 일반화, 추상화등을 위한 활용성에 있다. 신경망은 DSS나 전문가 시스템의 논리적이고 분석적인 기법을 활용해서 해결하기 어려운 문제들을 해결하기도 한다. </font></span></font></p>
