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생물학적 뉴런의 정보처리적 특성
다입력 1출력
흥분성과 억제성의 시냅스
결합
시간적, 공간적 연결강도
펄스 발생
아날로그 정보를 펄스 빈도로 전송
비선형성
절대 불응기, 상대 불응기
시간지연
순응, 적응, 피로
기타
McCulloch와
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Neural Network소개
Artificial Neural Network소개
인공신경망의 역사
인공신경망의 형태(Topology에 근거)
인공신경망의 구성
활성화 함수
역전파알고리즘(Backpropagation)
대표적인 인공신경망 모델
인공신경망의 장단점
지식획득방법
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Neural Network Toolbox User's Guide. The MATHWORKS inc. 1. 서 론
1) 인공신경망이란
2) 인공지능 방법론의 변천사
2. 재료 및 방법
가. 공시재료
나. 실험방법
(1) 음향신호 계측 시스템
(2) 음향신호 데이터 수집
(3) 외관 및 파괴적인 방법에 의한 품
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인공지능의 역사
(1) 제1기 : 태동기(1943~1951)
(2) 제2기 : 초기 관심기(1952~1965)
(3) 제3기 : 침체기(1966~1974)
(4) 제 4기 : 활성기(1975~1988)
(5) 제5기 : 융성기(1989~현재)
3. 인공지능의 응용분야
(1) 신경망(Neural Networks, NN)
(2) 유전자 알고리즘
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인공지능의 역사
(1) 제1기 : 태동기(1943~1951)
(2) 제2기 : 초기 관심기(1952~1965)
(3) 제3기 : 침체기(1966~1974)
(4) 제4기 : 활성기(1975~1988)
(5) 제5기 : 융성기(1989~현재)
3. 인공지능의 응용분야
(1) 신경망(Neural Networks, NN)
(2) 유전자 알고리즘
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