Artificial Neural Networks

인공 신경망은 생물의 뇌가 어떻게 학습하는지를 모방함으로써 더욱 더 향상된 계산 모델을 획득하려는 노력의 산물이다. 뉴런 하나의 작동을 정의하고(퍼셉트론(perceptron)으로 정의) 이들이 결합하였을 때 이루는 망(network)에서 이루어지는 계산 모델을 정의함으로써 생물의 학습 구조를 모방하려고 하였지만, 다수의 신경의 연결만으로는 문제가 해결되지 않는다는 것을 수많은 시행착오를 거쳐 이해하게 되었다. 현재는 그 수학적 결과물들을 통해, 우수한 기계 학습 알고리즘 중의 하나로 간주되어 사용되고 있다.

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[그림 1] 인공 신경망(Multi-layer perceptrons)[1]

[1] Richard O. Duda, Peter E. Hart and David G. Stork. (2000). Pattern Classification. 2nd ed., Wiley-Interscience.