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분류 인공신경망 모델

인공 신경망(ANN)은 다양한 형태로 제공되며 각 형태는 특정 사용 사례에 맞게 설계되었습니다. 일반적인 ANN 유형은 다음과 같습니다.

피드포워드 신경망은 가장 간단하고 가장 일반적으로 사용되는 인공 신경망 유형입니다. 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되어 있으며 정보는 루프백 없이 입력에서 출력으로 한 방향으로 흐른다.

CNN(Convolutional Neural Network)은 이미지 및 비디오 분석에 특별히 사용되는 인공 신경망 유형입니다. 이미지의 패턴과 특징을 효율적으로 식별하도록 설계되어 이미지 분류 및 객체 감지와 같은 작업을 잘 수행합니다.

RNN(순환 신경망)과 피드포워드 네트워크의 차이점은 RNN에는 정보의 순환 흐름이 있으므로 텍스트나 음성과 같은 입력 시퀀스를 처리할 수 있다는 것입니다. 이는 RNN을 자연어 처리 및 음성 인식에 탁월하게 만듭니다.

오토인코더는 차원 축소 및 이상 탐지에 사용되는 인공 신경망입니다. 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)로 구성되어 있으며, 인코더는 입력 데이터의 차원을 줄이는 데 사용되고 디코더는 원본 데이터를 재구성하는 데 사용됩니다.

RBFN(방사형 기반 함수 네트워크)은 방사형 기반 함수를 활성화 함수로 사용하는 피드포워드 네트워크이며 일반적으로 분류 및 클러스터링 작업에 사용됩니다.

요약하자면, 특정 작업에 대한 인공 신경망(ANN) 유형을 선택하려면 문제의 성격, 데이터 유형 및 원하는 결과를 고려해야 합니다. 올바른 네트워크 유형을 선택하려면 다양한 유형의 인공 신경망(ANN)과 그 장점과 단점을 이해하는 것이 중요합니다.

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