728x90 인공 신경망2 "스파이크 신경망, AI 인간 두뇌에서 배운다 " 스파이크 신경망(SNN)은 인간 두뇌의 뉴런이 서로 통신하는 방식에서 영감을 얻은 인공 신경망의 일종입니다. 생물학적 신경망에서 뉴런은 전기 신호, 즉 스파이크를 서로에게 보내 서로 통신합니다. SNN은 뉴런이 충분한 입력을 받으면 스파이크를 발사하는 방식으로 이러한 동작을 모방합니다. SNN은 기존의 인공 신경망에 비해 에너지 효율이 더 높고 시간에 민감한 정보를 처리하는 데 더 효과적입니다. 기존의 인공 신경망은 스파이크의 타이밍을 고려하지 않는 반면, SNN은 이를 고려하기 때문입니다.. 이 글에서는 스파이크 신경망의 기본 사항, 기존 인공 신경망과 비교했을 때의 장점, 그리고 잠재적인 응용 분야에 대해 살펴봅니다. 1. 사이클링 신경망의 기초 1.1 뉴런 스파이크 생물학적 신경망에서 뉴런은 스파이.. 2023. 4. 27. 딥 러닝 인공 지능의 미래 혁신 / 딥러닝 다시 보기 인공지능(AI)의 하위 분야인 딥러닝은 최근 몇 년 동안 급속도로 발전해 왔습니다. 방대한 양의 데이터에서 학습할 수 있는 딥러닝은 산업을 변화시키고 연구자들이 획기적인 발견을 할 수 있도록 지원합니다. 이 특수 AI 기술은 인간 두뇌의 학습 과정을 모방하도록 설계된 인공 신경망을 기반으로 합니다. 이 글에서는 딥러닝의 복잡성과 고유한 특성, 다양한 분야에 걸쳐 광범위하게 적용되는 딥러닝에 대해 자세히 살펴봅니다. 먼저 딥 러닝의 이해를 돕기 위해 간단한 예시를 들어보겠습니다. 예시: 고양이와 개를 구분하는 인공지능 데이터 수집: 먼저 고양이와 개의 사진을 모아 데이터셋을 구성합니다. 이 데이터셋은 모델에게 고양이와 개의 특성을 학습시키기 위해 사용됩니다. 전처리: 사진을 동일한 크기로 조정하고, 픽셀값.. 2023. 4. 22. 이전 1 다음
