확률2 신경망과 확률2(볼츠만 머신, 베이지안) 볼츠만 머신(Boltzman Machine) 볼츠만 머신(Boltzman Machine)은 확류적인 그래프 모델 중 하나로, 에너지 함수를 이용하여 확률 분포를 표현하는 확률적인 모델입니다. 이 머신은 1985년에 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)과 테리 세이저(Terry Sejmowski)에 의해 소개되었습니다. 볼츠만 머신은 인공 신경망이 한 종류로 볼 수 있으며, 여러 개의 뉴런(유닛)으로 구성된 그래프 구조를 갖습니다. 이 그래프에서 뉴런들은 서로 연결되어 있고, 각 연결에는 가중치가 있습니다. 뉴런들은 두 가지 상태(활성화 또는 비활성화)를 가지고 있으며, 확률적인 방식으로 상태를 변경합니다. 볼츠만 머신은 확률적인 성질을 갖기 때문에 주어진 입력 데이터에 대해 확률 분포를 학습할 수 .. 2023. 7. 26. 신경망과 확률 1 신경망 확률 네트워크(Probabilistic Neural Network, PNN) 신경망 확률 네트워크(Probabilistic Neural Network, PNN)는 1990년대 초에 Donald Specht에 의해 개발된 비교적 오래된 인공 신경망의 한 종류입니다. PNN은 주로 패턴 분류에 사용되며, 지도학습(superised learning) 알고리즘에 속합니다. PNN은 주로 4개의 층으로 구성됩니다. 입력층(Input Layer) : 입력 데이터가 이 층으로 들어오며, 주어진 특징 벡터로 표현됩니다. 패턴층(Pattern Layer) : 학습 데이터의 특징 벡터들이 이 층으로 들어와서 저장됩니다. 이층에서는 학습 데이터의 통계적 특성을 파악하여 확률분포를 추정합니다. 은닉층(Hidden La.. 2023. 7. 25. 이전 1 다음