기계 학습-인공 신경망

인공 신경망의 아이디어는 인간 두뇌의 신경망에서 파생되었습니다. 인간의 뇌는 정말 복잡합니다. 뇌를주의 깊게 연구 한 과학자들과 엔지니어들은 우리의 디지털 세계의 이진 컴퓨터에 맞는 아키텍처를 고안했습니다. 이러한 전형적인 아키텍처가 아래 다이어그램에 나와 있습니다.

외부 세계에서 데이터를 수집하기 위해 많은 센서가있는 입력 레이어가 있습니다. 오른쪽에는 네트워크에서 예측 한 결과를 제공하는 출력 레이어가 있습니다. 이 둘 사이에는 여러 레이어가 숨겨져 있습니다. 각 추가 계층은 네트워크 훈련에 더 많은 복잡성을 추가하지만 대부분의 상황에서 더 나은 결과를 제공합니다. 지금 논의 할 여러 유형의 아키텍처가 설계되었습니다.

ANN 아키텍처

아래 다이어그램은 일정 기간 동안 개발되었으며 현재 실제로 사용되고있는 여러 ANN 아키텍처를 보여줍니다.

출처:

https://towardsdatascience.com/the-mostly-complete-chart-of-neural-networks-explained-3fb6f2367464

각 아키텍처는 특정 유형의 애플리케이션을 위해 개발되었습니다. 따라서 기계 학습 애플리케이션에 신경망을 사용할 때 기존 아키텍처 중 하나를 사용하거나 직접 설계해야합니다. 최종적으로 결정하는 응용 프로그램 유형은 응용 프로그램 요구 사항에 따라 다릅니다. 특정 네트워크 아키텍처를 사용하도록 지시하는 단일 지침은 없습니다.