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※ 선지식(Pre-Knowledge): 퍼지 이론(Fuzzy Theory) (부산대 정보컴퓨터공학부 '지능형 시스템' 수업 요약 및 정리) 퍼지 제어를 이용한 재미난 문제 중에 'Fuzzy Truck Driver'라는 것이 있다. 여기서는 간단히 소개만 하고 넘어간다. 조금 더 자세히 알고 싶다면 이 논문을 참고하면 되겠다. 문제를 간단히 설명하면, 트레일러 트럭을 정확히 짐 싣는 곳(Loading Dock)으로 후진시키는 것이다. 위와 같은 그림에서 목표는 φ=90도, x=xf가 되는 것이다. y의 값은 트럭이 벽과 부딪치지 않게 충분히 크다고 가정하거나 또는 φ와 x만 맞춰지면 직선으로 후진만하면 되기 때문에 중요치 않다. 숙달된 운전자라면 너무도 쉽게 할 수 있는 일이지만 그렇지 못하거나 자동화된 ..

※ 선지식(Pre-Knowledge): 역전파(Backpropagation) (부산대 정보컴퓨터공학부 '지능형 시스템' 수업 요약 및 정리) 퍼지 이론(Fuzzy Theory)퍼지(Fuzzy)란 영영 사전을 찾아보면 다음과 같이 '애매 모호한' 이라는 뜻을 가지고 있다. 우리의 일상은 애매모함으로 점철되어 있다. 예를 들어, '저 남자 늘씬하고 멋지다. 저 여자 정말 예쁘다. 쌀 한 움큼. 물이 미지근하다. 오늘 날씨가 쌀쌀하다' 등과 같이 말이다. 이처럼 불완전하고, 부정확한 자료를 처리하기 위해 신경회로망을 사용하기도 한다. 여기에 퍼지 논리(Fuzzy Logic)를 추가하면 또 다른 애매모호한 것에 대한 처리의 상승효과가 가능하다. = 퍼지 논리(Fuzzy Logic)이란, 퍼지 이론의 특정한 명시..

예정

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※ 선 지식: 홉필드_네트워크(Hopfield_Network) 먼저, 홉필드 네트워크는 특정 패턴(문자, 신호 등등)을 학습시킨 후 노이즈(Noise)가 들어간 패턴을 입력했을 시 근접한 패턴을 인식하는 연상 메모리의 기능을 할 수 있었다. 연상 메모리에는 두 가지의 유형인 자동연상 메모리(Autoassociative Memory), 이종연상 메모리(Heteroassociative Memory)이 있다. 자동 연상 메모리(Autoassociative Memory)= 어떤 데이터(Piece of data)의 일부분만을 이용하여 그 어떤 데이터를 연상할 수 있는 메모리= 하나의 기억이 완벽히 구성 혹은 교정되어질 수 있음= 기억된 데이터로 다른 기억을 연상할 수 없음= 입력벡터를 적용한 바로 그 뉴런에 출력..

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이 카테고리는 '지능형 시스템' 수업에서 배울 수 있었던 신경회로망 알고리즘에 대해 정리하도록 한다. 순서에 상관없이 알고리즘을 하나씩 하나씩 정리해 나갈 계획이다. 일부 알고리즘은 상세히 정리해보고, 일부 알고리즘은 간략하게만 소개하고 넘어가고자 한다. 이번 포스팅에서는 인공 신경회로망의 간략한 배경지식과 함께 신경회로망을 분류해보고 어떠한 알고리즘이 있는지 살펴보자(자세한 내용은 생략한다...) 1. 인공 뉴런(Artificial Neurons) 인공 뉴런이란, 말 그대로 실제 위와 같은 인간의 생물학적 뉴런의 특성을 모방한 것. 생물학적 뉴런의 구조를 보면,˚ 세포체(Soma): 신경에 영양을 공급하는 뉴런의 중심부˚ 축색돌기(Axon): 신호를 전기적으로 전달해주는 부분˚ 수상돌기(Dendrite..