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[컴퓨터공학 인공지능]신경망 알고리즘

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    • 소개글
    [컴퓨터공학 인공지능]신경망 알고리즘에 대한 자료입니다.
    목차
    1 : 들어가며
    2 : 신경망 객체지향 프로그래밍 요약
    3 : 신경망 기저 클래스(Base Class)
    4 : ADALINE 네트워크
    5 : 역전파(backpropagation) 네트워크
    6 : 자체조직화(self-organizing) 신경망
    7 : 양방향 연상 메모리(bidirectional associative memory)
    본문내용
    신경망은 더 이상 프로토타입 코드로서 존재하는 신기한 것들이 아니다; 그것들은 공식화될 수 있으며 객체들로서 실현될 수 있고 무수히 많은 응용들에서 사용될 수 있다. 인공지능의 이 분지에서의 증가하는 관심은 무수히 많은 아키텍처들, 설계 방법론들 그리고 많은 툴들, 유틸리티들 그리고 구현들에 의해 동반되는 개발체계들로 꽃피웠다. 오직 최근에서야 비로소 소프트웨어 공학과 관련된 관리 및 개발 아이디어들이 신경망의 구현에 적용되었다; 그러나 소프트웨어 공학 기법들의 이점들은 너무 유익하여 신경망과 같이 복잡하고 빠르게 성장하는 기술을 다룰 때 특히 무시할 수 없다. 이 글의 목표는 어떤 신경망 아키텍처도 생성될 수 있는 기초를 제공하는 것이다. 이 글은 대다수 사용자들의 요구들을 만족시킬 신경망 아키텍처의 구현을 제공하는 것이 아니다; 대신에 어떤 아키텍처의 실현도 용이하게 할 툴들의 풍부한 집합으로 신경망 설계자들의 팔레트를 채색할 것이다. 이 글은 기초적인 신경망 클래스들의 집합을 개발하기 위해서 객체지향 설계 및 객체지향 프로그래밍을 이용하였다.
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