신경망 모델(Neural Networks)

신경망 모델(Neural Networks)

: 머신러닝 기법 중 하나의 부류로, 기술의 발전과 많은 연구에 힘입어 가장 널리 쓰이고 있는 방법이며

 뉴런이 연결된 형태를 모방한 모델입니다.

 

 피드포워드 네트워크(Feed-forward Network)

 

• input layer(입력층), Hidden layer(은닉층), output layer(출력층)이라는 세가지 유형의 층이 있습니다. 
• 중간의 동그라미들은 노드라 불리며 신호가 들어오면 weight선은 신호의 가중치를 받게됩니다.

    예) 가중치가 0.5면 인풋레이어에 들어오는 신호의 50%만 받게됩니다.

• input 노드의 수는 내가가진 데이터 입력 변수의 수, output layer는 타겟변수의 수에 따라 달라집니다.

 

 

인공신경망의 학습

추론은 정방향으로 , 학습은 역방향으로!

-> 역전파 (Backpropagation) 방법으로 학습이 일어납니다.