NN50.DLL 5.0
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인공 신경망은 생물학적 대응, 생물학적 신경망의 단순화 된 모델을 구현하는 계산 패러다임입니다. 생물학적 신경망은 뉴런의 현지 조립체이며 뇌를 형성하는 원간 연결입니다. 패턴 인식, 의사 결정, 전동 제어 및 많은 다른 사람과 같은 두뇌와 같은 계산을위한 신경망의 구현은 1950 년대 후반에 대규모 컴퓨터의 출현에 의해 가능하게된다. 기존 컴퓨터는 알고리즘이라고 불리는 미리 결정된 일련의 단계를 사용하여 문제를 해결하는 프로그램에 의존합니다. 이러한 프로그램은 단일 복잡한 중앙 처리 장치에 의해 제어되며 메모리의 특정 위치에 정보를 저장합니다. 인공 신경망은 병렬로 작동하는 고도로 분산된 표현과 변형을 사용하고, 상호 연결된 많은 뉴런을 통해 제어를 분산하고, 인간의 뇌와 마찬가지로 시냅스라고 하는 가변 강도 연결에 정보를 저장합니다. 신경망을 학습하려면 결과에 해당하는 샘플 매개 변수를 포함하는 데이터 집합이 있어야 합니다. 교육에 사용되는 데이터는 일반적으로 결과가 알려진 기록 데이터를 사용하여 가져옵니다. 또한 샘플 문제와 답변을 만들어 신경망을 훈련할 수도 있습니다. 교육 프로세스가 완료되면 신경망은 새 입력이 처리될 때 답변을 예측할 수 있습니다.