인공 신경망: 두 판 사이의 차이

'''인공신경망'''({{lang|en|Neural network|뉴럴 네트워크, 줄여서 뉴럴넷}})은, 뇌기능의 특성 몇 가지를 컴퓨터 [[시뮬레이션]]으로 표현하는 것을 목표로 하는 수학 모델이다. '''신경망'''이라고도 하며, [[생물학]]이나 [[뇌과학]]과 엄밀하게 구별하려는 경우에는 앞에 '인공'을 붙인다.

 

 

인공신경망에는 교사 신호(정답)의 입력에 의해서 문제에 최적화되어 가는 [[교사 학습]]과 교사 신호를 필요로 하지 않는 [[비교사 학습]]이 있다. 명확한 해답이 있는 경우에는 교사 학습이, [[데이터 클러스터링]]에는 비교사 학습이 이용된다. 결과적으로 모두 차원을 줄이기 위해, 화상이나 통계 등 다차원량의 데이터로, 선형 분리 불가능한 문제에 대해서, 비교적 작은 [[계산량]]으로 양호한 회답을 얻을 수 있는 것이 많다. 그 때문에, [[패턴 인식]]이나 [[데이터 마이닝]] 등, 다양한 분야에서 응용되고 있다.