http://Opengenome.net/index.php?action=history&feed=atom&title=%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EB%A7%9D
신경망 - Revision history
2026-05-12T13:45:53Z
Revision history for this page on the wiki
MediaWiki 1.31.3
http://Opengenome.net/index.php?title=%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EB%A7%9D&diff=11468&oldid=prev
Ksjung at 11:05, 20 July 2006
2006-07-20T11:05:27Z
<p></p>
<table class="diff diff-contentalign-left" data-mw="interface">
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<tr class="diff-title" lang="en">
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #222; text-align: center;">← Older revision</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #222; text-align: center;">Revision as of 11:05, 20 July 2006</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1" >Line 1:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Line 1:</td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><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></div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><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></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><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></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><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.<ins class="diffchange diffchange-inline"><br /><a href="http://biocc.ngic.re.kr/Biopedia/Biowiki/images/0/06/Neural_Networks.JPG">http://biocc.ngic.re.kr/Biopedia/Biowiki/images/0/06/Neural_Networks.JPG</a></ins></font></span></font></p></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><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.&nbsp;<br /><br /<del class="diffchange diffchange-inline">><a href="http://biocc.ngic.re.kr/Biopedia/Biowiki/images/0/06/Neural_Networks.JPG">http://biocc.ngic.re.kr/Biopedia/Biowiki/images/0/06/Neural_Networks.JPG</a</del>></font></span></font></p></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><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.&nbsp;<br /><br /></font></span></font></p></div></td></tr>
</table>
Ksjung
http://Opengenome.net/index.php?title=%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EB%A7%9D&diff=11467&oldid=prev
Ksjung at 11:05, 20 July 2006
2006-07-20T11:05:12Z
<p></p>
<table class="diff diff-contentalign-left" data-mw="interface">
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<col class="diff-marker" />
<col class="diff-content" />
<tr class="diff-title" lang="en">
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #222; text-align: center;">← Older revision</td>
<td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #222; text-align: center;">Revision as of 11:05, 20 July 2006</td>
</tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1" >Line 1:</td>
<td colspan="2" class="diff-lineno">Line 1:</td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><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></div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><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></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><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></div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><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></div></td></tr>
<tr><td class='diff-marker'>−</td><td style="color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><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></div></td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #222; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><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.<ins class="diffchange diffchange-inline">&nbsp;<br /><br /><a href="http://biocc.ngic.re.kr/Biopedia/Biowiki/images/0/06/Neural_Networks.JPG">http://biocc.ngic.re.kr/Biopedia/Biowiki/images/0/06/Neural_Networks.JPG</a></ins></font></span></font></p></div></td></tr>
</table>
Ksjung
http://Opengenome.net/index.php?title=%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EB%A7%9D&diff=11465&oldid=prev
Ksjung at 11:04, 20 July 2006
2006-07-20T11:04:40Z
<p></p>
<p><b>New page</b></p><div><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><br />
<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><br />
<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></div>
Ksjung