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안녕하세요. 부산 멤버십 22-1기 김한남 회원입니다. 이번 회는 지난 회에 이어 BAM 알고리즘의 실제 설계와 구현을 진행해보려 합니다. BAM은 Hopfield Network를 기반으로 한 알고리즘이므로 Hopfield Network를 먼저 이해하신다면 보다 쉽게 이해를 할 수 있습니다. 신경회로망 알고리즘은 알고리즘의 이론적 이해가 전부가 아니므로 직접 설계하고 프로그래밍 해보는 것과 해보지 않는 것에는 큰 차이가 있습니다.(개인 견해입니다.) 지난 회를 보시고 BAM 알고리즘에 흥미를 느끼셨더라면 반드시 이번 포스팅을 보시면서 BAM 알고리즘을 이용한 프로그램의 설계와 구현도 함께 진행 해보시기 바랍니다. 본론으로 돌아가 본격적으로 설계와 구현을 진행하도록 하겠습니다. 제가 이번 예제를 통해 학습..

안녕하세요. 부산 멤버십 22-1기 김한남 회원입니다.이번 회는 Hopfield Network에 이어 BAM(Bidirectional Associative Memory) 알고리즘에 대해 이야기를 해보려 합니다. 2. BAM BAM은 Hopfield Network와 비슷한 구조의 알고리즘이지만 Hopfield Network와는 달리 양방향으로 패턴을 연상할 수 있다는 특성을 지니고 있습니다. BAM은 바트 코스코(Bart Kosko)가 1988년 Hopfield Network 모델을 확장하여 제안한 것으로 어떤 학습 집합 A 패턴으로부터 다른 학습 집합 B 패턴을 연상할 뿐 아니라, 그 반대로도 연상 할 수 있어 다양한 분야에 폭 넓게 응용할 수 있습니다. 양방향 연상이란 정확히 어떤 것을 의미할까요? 지..

안녕하세요!? 부산 멤버십 22-1기 김한남 회원입니다. 이번 회는 지난 회에 이어서 Hopfield Network 알고리즘에 대한 얘기를 계속 이어가려 합니다. 지난 회에서 홉필드 네트워크에 대한 개념과 구조에 대한 설명을 드렸었는데요. 알고리즘에 대한 수학적인 구조나 설명만 듣고서는 동작 방식을 이해하기가 다소 어려울 수 있습니다. 그래서 이번 회에는 홉필드 네트워크 알고리즘을 이용하여 간단한 패턴 인식을 설계하고 구현해보는 예제를 하나 진행해보려 합니다. 실제 서비스를 위해 연구되거나 응용되는 수준의 시스템을 여러분들께 보여드리기 위해서는 글 내용이 너무 방대해지기 때문에 그렇게는 못 하지만, 간단히 제가 준비한 두 개의 패턴을 학습하고 그 후 어떤 불완전한 입력에 대해서 어떤 결과를 수렴하는지 여..

안녕하세요!? 부산 멤버십 22-1기 김한남 회원입니다. 저는 앞으로 4회에 걸쳐 최근 인공지능 분야에서 각광받고 있는 기술인 인공신경회로망(Artificial Neural Network)에 대해서 포스팅을 해보려 합니다. 인공신경회로망은 인간의 두뇌에 다양한 정보들이 학습되는 메커니즘을 모델링한 것으로 인공지능의 한 분야로 분류되어 활발히 연구되고 있습니다.앞서 수원 멤버십 이동욱 회원이 인공신경회로망의 기본 개념과 퍼셉트론(Perceptron) 알고리즘에 대하여 포스팅 한 글이 있는데요. 제 글을 읽으시기 전에 이 글들을 먼저 보시고 오신다면 여러분들께 더욱 유익한 글이 될 수 있지 않을까 하는 생각이 듭니다! [2기 수원 이동욱] 인공신경망 Neural Network #1 [2기 수원 이동욱] 인공..