신경 회로망
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1. 초창기: 굉장한 붐을 일으킴
- McCulloch & Pitts(1943): neural modeling
- Hebb(1949): Synatic modification learning
- Rosenblatt(1958): Perceptron 제안, supervised learning
- Widraw & Hoff (1960): LMS algorithm
2. 정체기
- Minsky & Papert (1969): Single TLU의 한계: XOR
- 정체기(~1980)
3. 제 2의 번성기
- Hopfield(1982): Hopfield network
- Kohonen(1982): self organizing map
- Kirkpatrick, Gelatt, Vecchi(1983): simulated annealing
- Boltz 등 (1983): reinforcement learning
- Rumelhart & Hitton & Williams (1986):
Back Propagation Algorithm -> MLP의 훈련 방법
- Linsker(1988): a new principle for self-organization
Multi-Layer Perceptron (MLP)
Motivation
Single TLU로는 풀 수 없는 복잡한 문제들...
x1
x2
w11
w12
w1n
xn
∑
y
∑
y2
w2n
w21
w22
∑
y1
w1
w2
Input layer
Hidden layer
Output layer
Multi-layer Perceptron
- 복잡한 문제를 풀기 위하여 TLP(Perceptron) 들의 network을 형성
- 여러 층의 hidden layer를 둘 수 있음
- 각 hidden layer에는 여러 개의 hidden unit들을 둘 수 있음.
- layer의 개수와 hidden unit의 개수가 …(省略)
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1. 초창기: 굉장한 붐을 일으킴
- McCulloch & Pitts(1943): neural modeling
- Hebb(1949): Sy...
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