D라이브러리

사용하는 합성곱 신경망(Convolutional Neural NetworkCNN)과 유사하다”고 설명했다. ... 데 활용되는 순환 신경망(Recurrent Neural Network嘝NN)을 이용해 뉴런의 활성화를 예측하는 식이다. 인간의 지능을 이해하면 AI를 보다 인간답게 만들 수 있다. 이수영 교수는 “우리는 ‘잘했어!’와 ‘자알했어~’가 다른 ...

인식하는 방법 중에 가장 많이 쓰이는 것은 ‘합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)’으로, AI를 이용한 이미지 인식에 큰 전환점이 됐다는 평가를 받습니다. 합성곱신경망은 이미지의 색이나 가장자리, 꺾이는 각도 등의 정보를 행렬 형태로 인식해 특징을 추출하고, 이를 이용해 이미지를 ...

추출할 수 있다. 이 기술의 핵심은 합성곱 신경망(CNN‧Convolutional neural network)이다. CNN은 시각적 이미지 분석에 가장 많이 활용되는 머신러닝 알고리즘이다. 쉽게 말하면 컴퓨터가 이미지를 처리할 수 있도록 학습시키는 방법이다. 먼저 이미지에 들어있는 곡선이나 외곽선에 대한 특징을 인식하게 ...

이미지 처리에 탁월한 성능을 보이는 ‘합성곱 신경망(CNN·Convolutional Neural Network)’을 구현했다. 합성곱 신경망은 이미지를 작은 크기로 나눈 뒤 이들 영역마다 일정한 연산을 수행한다. 그리고 이렇게 얻은 영역별 연산값으로 새로운 행렬을 만든다. 그 결과 데이터의 크기를 줄이면서도 선과 대상의 ...

알아보게 하면 어떨까요. 이런 생각을 한 사람들이 오래전부터 신경망(Neural Network)이라는 것을 연구했습니다. 인간의 뇌 속에 있는 수많은 뉴런과 시냅스가 반복적으로 연결돼 이뤄지는 신경의 구조를 컴퓨터의 코드로 구현한 신경망 프로그램을 만들려고 노력했습니다. 그리고 인간이 학습하듯이 ...

분기결정 경험 함수, 함수 v는 ‘가치망(value network)’으로 구현된 승률계산 경험 함수다. x는 ... 심층신경망인 콘벌루션 신경망(CNN·Convolutional Neural Network)을 16만 개의 기보로 학습시켰다. 16만 개의 기보도 상당히 많은 데이터이기는 하지만 바둑의 형세를 모두 포함하기에는 역부족이다. 때문에 ...

딥러닝을 이용해 인간의 신경망을 모방한 인공지능이 ‘심층 신경망(deep neural network)’이다. 딥러닝의 각 층들은 간단한 연산을 통해서 정보를 재처리하고, 다음 층으로 재처리된 정보를 넘긴다. 컴퓨터는 방대한 데이터로 학습을 해 층간의 가중치를 구함으로써 심층 신경망을 학습시킨다. 과거에 ...

딥러닝은 이런 학습 과정에 사람의 두뇌를 모방한 ‘심층인공신경망(deep neural network)’을 이용한다고 해서 붙은 이름이다.기계학습의 역사는 인공지능이 처음으로 연구되기 시작한 1950년대로 거슬러 올라간다. 초기 인공지능 연구는 주로 ‘계산주의’ 방식으로 이뤄졌다. 지능이란 결국 뇌 속에서 ...

보내져 분석된다. 연구팀은 데이터분석에 인공신경망(artificial neural network)과 주성분 분석(PCA) 등의 컴퓨터분석 알고리즘을 사용했다. 컴퓨터가 한번 맛본 것을 기억하고 새로 맛본 결과와 비교하면서 맛을 지속적으로 인식하는 알고리즘을 사용한 것이다.연구팀은 이렇게 만들어진 전자혀를 ...