인공지능 : Multilayer Neural Network(다중 계층 신경망) 필요성

Multilayer Neural Network(다중 계층 신경 네트워크)의 의미

다층 신경망은 하나 이상의 인공 뉴런 또는 노드를 포함합니다. 이것들은 디자인 면에서 크게 다릅니다. 단층 신경망은 AI의 진화 초기에 유용했지만, 오늘날 사용되는 대부분의 네트워크는 다층 모델을 가지고 있다는 점을 유념해야 합니다.

다층 신경망은 여러 가지 방법으로 설정될 수 있습니다. 일반적으로 입력 계층은 일련의 숨겨진 계층으로 가중 입력을 전송하는 하나 이상의 입력 계층과 끝에 있는 출력 계층이 있습니다. 이러한 보다 정교한 설정은 또한 인공 뉴런의 발화 또는 활성화를 지시하는 Sigmoids와 다른 기능을 사용하는 비선형 구조와도 관련이 있습니다. 이러한 시스템 중 일부는 물리적인 물질로 구축될 수 있지만, 대부분은 신경 활동을 모델링하는 소프트웨어 기능으로 만들어집니다.

CNN(Convolutional nerve networks)은 영상 처리와 컴퓨터 시각뿐만 아니라 반복 신경망, 심층망, deep belif systems가 모두 다층 신경망의 예입니다. 예를 들어 CNN은 이미지에 순차적으로 작용하는 수십 개의 레이어를 가질 수 있습니다. 이 모든 것은 현대의 신경 네트워크가 어떻게 기능하는지를 이해하는 데 핵심적입니다.