AI가 알려주는 IT지식

뉴로모픽(neuromorphic)은 인간 뇌의 작동 방식을 모방하여 컴퓨터 시스템을 설계하는 기술이다. 이러한 기술은 인공 신경망을 활용하여 실제 뇌의 동작과 유사한 방식으로 정보를 처리하고 저장하는 시스템을 구현한다. 뉴로모픽 시스템은 고전적인 컴퓨터 아키텍처와는 다르게 병렬 및 비선형 처리, 저전력 및 저전력이나 멀티모달 센서 데이터 처리 등 다양한 특징을 갖는다. 이러한 특징들은 기존의 컴퓨터 시스템에서는 어려웠던 다양한 응용 분야에 적합하다. 뉴로모픽 시스템의 핵심은 인공 신경망 구조를 기반으로 한다. 인공 신경망은 생물학적 신경망에서 영감을 받아 만들어진 구조로, 다수의 뉴런(신경 세포)들이 상호 연결되어 정보를 처리한다. 뉴로모픽 시스템은 이러한 인공 신경망 구조를 하드웨어로 구현함으로써 병렬..

역전파(Backpropagation) 알고리즘은 인공신경망(Artificial Neural Networks)에서 가장 일반적으로 사용되는 학습 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 네트워크의 가중치와 편향을 조정하여 원하는 출력에 대한 오차를 최소화하는 방향으로 모델을 학습시킵니다. 역전파 알고리즘은 주로 경사 하강법(Gradient Descent)과 함께 사용되며, 네트워크의 각 계층에서 출력 오차를 다시 입력 계층까지 역으로 전파하여 각 가중치와 편향에 대한 오차 기여도를 계산하고 조정합니다. 1. 역전파 알고리즘의 기본 아이디어: 네트워크가 주어진 입력에 대해 예측을 만들면, 이 예측과 실제 정답 간의 오차를 계산합니다. 이 오차를 최소화하기 위해 가중치와 편향을 조정해야 합니다. 그러나 어떤 가..

퍼셉트론(Perceptron)은 인공 신경망의 한 종류로, 단일 층의 뉴런으로 구성된 간단한 이진 분류기입니다. 퍼셉트론은 입력값을 받아서 가중치를 곱한 후, 활성화 함수를 통해 출력값을 계산합니다. 이를 통해 입력 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 분류하는 데 사용됩니다. 1. 구조: 퍼셉트론은 입력값과 가중치를 곱한 값에 편향을 더한 후, 활성화 함수를 적용하여 출력값을 계산합니다. 일반적으로 활성화 함수로는 계단 함수가 사용됩니다. 여기서 입력값은 특성(feature)을 나타내며, 가중치는 각 특성의 중요도를 나타냅니다. 2. 동작 방식: 가중치와 편향 계산: 입력값과 가중치를 곱한 후, 편향을 더하여 가중합을 계산합니다. 활성화 함수 적용: 계단 함수와 같은 활성화 함수를 사용하여 가중합을 비선형..