"perceptron 알고리즘"의 검색결과 입니다.

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딥러닝 평균값 정리 인공지능 역사 머신러닝 미래 경사하강법 경북대 인공지능 멀티레이어 인공지능

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방송통신대 - 2025 방송통신대 리포트 및 과제물 업데이트, 중간고사/기말고사자료

EasyAI “perceptron 알고리즘” 관련 자료

+AI 인공신경망을 통한 뇌신경망의 구..등록일 2025.01.23 | 총 5,540자 | 7페이지 | 3,000원
+주요 연구논문을 중심으로 살펴본 AI..등록일 2025.01.28 | 총 10,422자 | 13페이지 | 4,000원

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"perceptron 알고리즘" 검색결과 1-20 / 76건

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선형분류 경계면을 찾기 위한 possibilistic 퍼셉트론 알고리즘 (A Possibilistic Based Perceptron Algorithm for Finding Linear Decision Boundaries)

의 선형분류 특성과 퍼지의 수렴특성을 합성하고자 Possibilistic 퍼셉트론을 제시한다. The perceptron algorithm, which is one of a c ... eparable. A fuzzy version was developed to make up for the weaknesses in the crisp perceptron ... , we propose a possibilistic approach to the crisp perceptron algorithm. This algorithm combines the

논문 | 5페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.01 | 수정일 2025.03.06

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[30점 만점] [딥러닝의통계적이해] 2021 2학기 중간과제물 한국방송통신대학교 통계데이터과학과

했다. 1962년"Principles of Neurodynamics: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms"라는 저서에서 딥러닝에 대한 기본적인 ... 으로는 선형 분리가 불가능하기 때문에 XOR 연사이 불가능 하였다. 1969년 Minskey 교수가 ‘Perceptrons’라는 저서를 통해서 현재 퍼셉트론으로는 XOR이 가능하지 ... 않다는 것을 수학적으로 증명하였다. 지도, 심층, 다층 퍼셉트론에 대한 1세대 러닝 알고리즘은 1967년 Alexey Ivakhnenko와 Lapa에 의해 제안되었고 1971년

방송통신대 | 9페이지 | 5,000원 | 등록일 2023.01.12

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경북대학교 인공지능 수업 중간고사 정리본 요약본

best. Group will often perform better신경망 I. Perceptron생물 신경망뉴런: 뇌의 정보처리 단위로 연산을 수행하는 세포체. 축삭과 수상돌기 ... 퍼셉트론의 학습 알고리즘인 식 (5.7)은 수학적으로 갈끔하나, 층이 깊어지면 현실적인 문제 발생그레이디언트 소멸문제학습이 매우 느린 현상 병렬 처리로 해결. GPU 또는 TPU 사용

시험자료 | 8페이지 | 5,000원 | 등록일 2022.06.22 | 수정일 2022.07.27

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소규모 주제별 수학여행 소감문-17

[테마식 수학여행 소감문]잊지 못할 수학여행고등학교 진학 전부터 설렘 가득 기다리던 수학여행이 어느새 지나갔다. 기대한 만큼 정말 재밌었고 반 친구들도 다 잘 만나서, 평생 기억에 남을 수학여행이 된 것 같다. 우리의 수학여행 테마는 「국제 항구 도시 부산 해안지역 &..

리포트 | 3페이지 | 2,000원 | 등록일 2023.03.20

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AI 인공신경망을 통한 뇌신경망의 구현에 대한 보고서

처리와 같은 다양한 분야에 적용되고 있다.주요 기술로는 퍼셉트론(Perceptron), 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP), 컨볼루션 신경망(CNN ... ), 순환 신경망(RNN) 등이 있다. 퍼셉트론(Perceptron)은 인공신경망의 기초 모델로, 단일 층의 뉴런으로 구성되며, 여기서 더 발전시킨 기술인 다층 퍼셉트론(Multi ... -Layer Perceptron, MLP)은 은닉층을 추가하여 더 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 하는 기술이다. 컨볼루션 신경망(CNN)은 이미지 인식과 컴퓨터 비전에 특화된 구조

리포트 | 7페이지 | 3,000원 | 등록일 2025.01.23

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주요 연구논문을 중심으로 살펴본 AI의 역사, 그리고 현대와 미래의 AI에 관한 보고서

)의 1969년 논문 "Perceptrons"는 신경망의 한계를 지적하며, 초기 AI 연구의 낙관적인 전망에 찬물을 끼얹었다. 이로 인해 AI 연구는 일시적인 침체를 겪게 된다.전문가 ... 연구론의 학습을 가능하게 하였으며, 딥러닝의 기초를 형성하였다.1986년, 힌튼은 인공신경망을 여러 겹 쌓은 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptrons) 이론에 역전파 ... 알고리즘을 적용하여 퍼셉트론의 기존 문제를 해결할 수 있음을 증명했다. 이를 계기로 인공신경망 연구가 다시 활기를 되찾는 듯했지만, 신경망의 깊이가 깊어질수록 학습 과정과 결과

리포트 | 13페이지 | 4,000원 | 등록일 2025.01.28

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A+받은 인공지능의 응용 과목에서 제출한 퍼셉트론, 딥러닝 모델, 지도학습, 비지도학습, 머신러닝 응용, 머신러닝 시스템이 응용된 미래사회를 정리하였습니다.

1. Perceptron, Multi Layer Perceptron 퍼셉트론은 Fank Rosenblatt가 1957년에 고안안 알고리즘이다. 이 퍼셉트론이 바로 신경망의 기원인 ... 알고리즘이다. 퍼셉트론은 다수의 신호를 입력으로 받은 후에 하나의 신호를 출력한다. 쉽게 말하자면 입력과 출력을 갖춘 알고리즘이며 입력을 주면 정해진 규칙에 따라서 결과값을 출력 ... 수 있게 된다. 각 층에서 나타나는 오차는 역전파 알고리즘을 사용하여 업데이트해나간다. ? 2. Deep Learning model 딥러닝(Deep Learning)이란 여러 층

리포트 | 5페이지 | 2,000원 | 등록일 2022.05.10 | 수정일 2024.11.18

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딥러닝

과 퍼셉트론 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network) 인간 뇌의 신경세포를 모방해 만든 인공적인 신경망 퍼셉트론 (Perceptron) 1958 년 신경망 ... 러닝 2006 년 딥러닝 알고리즘 , 제프리 힌튼 이전 인공신경망 ( 다층 퍼셉트론 ) 의 버전업 역전파 알고리즘의 문제 해결 활성화함수 ( ReLU ) 발견 인공지능 분야는 딥 ... 와 Pooling Layer 를 복합적으로 구성하여 알고리즘을 생성이미지를 인공신경망에 입력으로 넣으면 어떤 일이 은닉층에서는 벌어질까 ? 딥러닝은 입력 데이터를 추상적이고 복합적인 표현

리포트 | 13페이지 | 5,000원 | 등록일 2022.03.10

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서울대인공지능학대학원편입학자소서, 서울대인공지능학대학원면접시험, 인공지능학대학원편입학기출, 서울대인공지능학대학원논술문제, 서울대인공지능학대학원지원동기, 서울대인공지능학대학원입학시험, 서울대인공지능학대학원입시, 서울대인공지능학대학원학습계획서, 서울대인공지능학대학원연구계획서

화 함수의 역할과 종류를 설명하시오.5. 손실 함수(loss function)란 무엇인가?6. 역전파 알고리즘(backpropagation)을 설명하시오.7. 과적합 ... 며, 왜 사용하는가?10. 배치 정규화(batch normalization)의 원리와 효과를 설명하시오. 심층 신경망11. 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron

자기소개서 | 381페이지 | 12,900원 | 등록일 2024.08.11

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2021 조선대학교 인공지능 기말고사 정리 (9장부터 12장)

작동하는지가 주된 관심• 병렬처리 구현에 중점을 둠• 학습과 관련된 지능적인 역할을 훌륭하게 수행3대 신경망 모델과 알고리즘• 1957년 로젠블럿의 퍼셉트론 모델(퍼셉트론 알고리즘 ... )• 1984년 PDP 그룹 이후의 다층 퍼셉트론 모델(역전파 알고리즘)• 2006년 힌턴 이후의 심층신경망(딥러닝 알고리즘)신경망의 학습 기능• 모든 신경망의 공통적인 주요 역할 ... (Perceptron)’ 개발• 문자를 인식할 수 있는 첫 신경망으로 크게 주목 받음• 1969년 퍼셉트론의 한계점 노출, 약 15년 동안 침체기• 1980년대 초부터 새로운 형태의 신경망 모델들이 발표

시험자료 | 41페이지 | 3,000원 | 등록일 2021.12.30 | 수정일 2022.12.03

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ppt 발표 자료 / 인공지능 AI / 미래 양식 / ppt 템플릿

(Perceptron) 1 은 인간의 뉴런을 수학적으로 모방한 계산 알고리즘으로 인공신경망과 딥러닝의 토대가 된다 . 하나의 퍼셉트론은 여러 개의 입력 신호 (x1,2,…,n) 에 각각의 가중 ... 사진이라고 컴퓨터가 분류하도록 하는 것이다 . 데이터를 어떻게 분류할 것인가를 놓고 , 이미 많은 기계학습 알고리즘이 등장했다 . 의사결정나무 ( Decision Tree ) 나 ... 축색말단 세포체인간의 뇌를 닮다 인공지능 원리 ` 퍼셉트론 (Perceptron) 입력값 f() 출력값 W1*X1 W2*X2 W3*X3 Y X1 X2 X3 퍼셉트론

리포트 | 21페이지 | 3,000원 | 등록일 2020.05.17 | 수정일 2020.06.12

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패턴인식의 MLP 고속학습 알고리즘 (A Fast-Learning Algorithm for MLP in Pattern Recognition)

MLP(multilayer perceptron)는 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 훌륭한 특성을 가지고 있어 패턴인식에서 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 MLP의 학습에 일반 ... 적으로 사용되는 EBP(error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있다. 패턴인식에 사용되는 학습데이타는 풍부한 중복특성을 내포 ... 하고 있으므로 패턴마다 MLP의 내부변수를 갱신하는 온라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 EBP 알고리즘에서는 내부변수 갱신시 고정된 학습

논문 | 12페이지 | 무료 | 등록일 2025.02.27 | 수정일 2025.03.06

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[IT기업으로본중국] 기말과제 (AI 정의. 앞으로 AI 때문에 사라질 직업, AI 발전이 내 전공에 대한 영향, 한중IT 기업들이 유사 서비스를 제공해도 차이가 있다. 원인은 많지만 홉스테드 문화이론을 통해 설명하세요.) (ㅊㅈ대학교)

있게 하는 기술입니다. 인공지능은 신경망 개념을 시작으로 머신러닝 개념, 딥러닝 개념을 중심으로 발전했습니다.신경망이란 알고리즘을 프로그램에 반영하여 프로그램이 스스로 패턴 ... 을 인식하고 주어진 과제를 해결하는 기술입니다.신경망의 유형은 MLP(multi-layer perceptron), CNN(Convolutional neural network), RNN ... (Recurrent Neural Network)로 나뉩니다. MLP는 검색 알고리즘과 같이 데이터 처리에 중점을 둔 신경망입니다. 주로 검색 엔진과 음성 문자 변환 처리 기능을 수행

리포트 | 2페이지 | 2,500원 | 등록일 2022.04.01 | 수정일 2022.06.03

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인공지능 기술과 역사

) 인간 뇌의 신경세포를 모방해 만든 인공적인 신경망 개념 퍼셉트론 (Perceptron) 1958 년 최초의 인공신경망 여러 개의 입력층에서 받아들인 정보를 처리하고 출력 ... /watch?v=7bsEN8mwUB8체스 1950 년 섀넌 , 체스를 두는 컴퓨터 알고리즘을 논문 발표 미니맥스 전략을 이용한 최초의 컴퓨터 체스 알고리즘 이후 인공지능 체스 ... 알고리즘의 이론적 기반 1959 년 Arthur Samuel , alpha-beta pruning 알고리즘 제안 효율적인 tree search 알고리즘으로 문제를 해결 아마추어 레벨

리포트 | 31페이지 | 6,000원 | 등록일 2022.03.10

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금융사례 연구보고서 ) 인공지능 기반 금융 혁신 산업에 대한 연구를 중심으로

이나 다른 최적화 알고리즘들이 은행이나 정보처리와 같은 전반적인 산업분야에 보다 적합한 것으로 인식되어 사용되어 왔다. 하지만 최근에는 엄청난 컴퓨팅 파워의 증가로 구글의 딥마인드가 신경 ... Warren McCulloch and Walter Pitt의 연구에 의해서 수행 되었다. 본격적으로 인공지능에 대해서 고찰하기 이전에 전통적인 Perceptron 및 MLP이론 ... 에 대해서 본 문헌에서 간단히 고찰하여 보도록 하겠다. 그리고 Perceptron이론의 한계는 어디인지 알아보도록 고찰 해 보도록 할 것이며, 현재 AI의 근간을 이루고 있는 신경망

리포트 | 7페이지 | 5,000원 (30%↓) 3500원 | 등록일 2021.01.22

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<인공지능 시대의 주요 기술, 배정철, 2022> 내용 요약

할 수 있도록 학습시키는 알고리즘을 의미한다. 머신 러닝은 기본적으로 알고리즘을 이용해 데이터를 분석하고, 분석을 통해 학습하며, 학습한 내용을 기반으로 판단이나 예측을 한다. 따라서 ... 궁극적으로는 의사 결정 기준에 대한 구체적인 지침을 소프트웨어에 직접 코딩해 넣는 것이 아닌, 대량의 데이터와 알고리즘을 통해 컴퓨터 그 자체를 ‘학습’시켜 작업 수행 방법 ... 은모델을 생성하는 알고리즘이다. 학습에 사용되는 훈련 데이터별로 결괏값(Labeling)을 부여하여 학습 과정에 따라 분류 모델(Model)을 생성하는 알고리즘인데, 훈련 데이터

리포트 | 11페이지 | 1,000원 | 등록일 2023.01.11

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나노로봇과 스태킹 앙상블 기법을 활용한 암세포 치료에 관한 보고서

알고리즘을 통해 구현된다. 특히 인공신경망은 사람의 뉴런 구조와 흡사한 역할을 담당하며, 초기 퍼셉트론(Perceptron) 구조에서 시작되었다. 여기서 퍼셉트론은 간단히 말해서 입력 ... 과 퍼셉트론의 구조 ? 인공신경망과 딥러닝 ? 전통적 소프트웨어(SW)와 머신러닝(ML)의 차이 ? 스태킹 앙상블 머신러닝 설계도 ? 기존의 알고리즘을 이용한 분류 모델의 정확 ... 도 그래프 ? 연구에서 제안한 알고리즘을 이용한 분류 모델의 정확도 그래프 ? 정상 세포와 암세포의 데이터셋 시각화 이미지 ? 임의로 만든 세포 데이터셋을 이용한 스태킹 앙상블 머신러닝

리포트 | 21페이지 | 4,000원 | 등록일 2025.01.26

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(글로벌비즈니스애널리틱스, 공통) 1. 비즈니스 애널리틱스란 무엇인지 설명하시오 (비즈니스 애널리틱스의 역사, 정의를 꼭 포 함시켜야 함) 2. 비즈니스 애널리틱스 관련 다음 용어의 정의와 역사를 설명하시오 (1) 데이터 과학 (Data Science) (2) 데이터 애널리틱스(Data Analytics) (3) 데이터 분석 (Data Analysis) (

다.[사례]넷플릭스는 데이터 과학을 활용하여 고객의 시청 패턴을 분석하고, 개인화된 추천 알고리즘을 통해 콘텐츠를 제공함으로써 고객 만족도를 높이고 있다.(2) 데이터 애널리틱스 ... 을 개선해 나가는 방법론이다. 주로 대량의 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 예측 모델을 구축하는 데 사용된다.[역사]머신러닝은 1950년대 퍼셉트론(perceptron)이라는 기초 ... 적인 신경망 모델로 시작되었다. 1990년대 이후 통계적 모델링과 알고리즘 개발이 활발해지며 머신러닝은 본격적인 발전을 이루었다. 2010년대 들어 딥러닝의 발전과 함께 머신러닝

방송통신대 | 4페이지 | 5,000원 | 등록일 2024.09.25

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경희대 새로운생명체 인공지능 기말고사 정리, 기출문제

)를 작성하지 않고 데이터를 일반 알고리즘에 공급하여, 데이터를 기반으로 자체 로직을 만듦.나. 기계학습 개념 이해 예시: 분류(Classification)1) 분류 알고리즘 ... 가) 데이터를 서로 다른 그룹으로 분류, 이메일 스팸 분류 or 영화 리뷰 긍정·부정 분류나) 동일한 알고리즘(범용 기계학습 알고리즘)이어도 다른 학습 데이터를 제공하면 다른 분류 로직 ... 자동 생성다. 학습(Training)과 테스트(Testing)1) 학습(Training): 데이터를 가지고 기계학습 알고리즘에게 로직을 가르치는 과정2) 테스트(Testing

시험자료 | 24페이지 | 8,500원 | 등록일 2020.12.16

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(방송통신대 인공지능 기말시험)몬테카를로 트리 탐색의 개념과 탐색 과정을 구성하는 단계 k-평균 군집화 로젠블랫이 제안한 단층 퍼셉트론의 개념과 한계점 오차 역전파(BP) 모델의 개념 경사 소멸 문제 합성곱 신경망(CNN)의 개념

적 탐색 알고리즘이다. 즉, 전체 경우의 수를 모두 계산하면 최고의 수를 찾을 수 있지만, 무수히 많은 경우의 수를 모두 다 계산해보는 것은 불가능하므로, 무작위로 선택해서 그 중 ... 에서 디고리즘이다. k-평균 알고리즘에서는 집단의 중심을 구하는 것이 핵심으로, 어떤 데이터가 속하는 집단은 그 데이터와 각 집단 중심과의 거리가 가장 가까운 집단으로 결정된다.k-평균 ... 알고리즘의 학습과정은 다음의 4단계로 설명할 수 있다. 먼저 데이터 포인트 중 적당한 점을 미리 정해놓은 집단 개수(k)만큼 선택해 중심으로 정한다. 이때 k개의 평균벡터의 초기

방송통신대 | 8페이지 | 15,300원 | 등록일 2020.11.16 | 수정일 2021.01.10

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