AI (6) 썸네일형 리스트형 Neural Network - 기계학습(machine learning) 기계학습(machine learning) 학습의 뜻이 '배워 익히는것' 이듯, 기계학습도 기계에 기억을 시킨다는 것이다. 단순한 하드디스크에 정보를 저장하는것과는 다른 개념이다. 암튼 습득한 지식은 따로 프로세스가없어도 우리가 바로바로 기억을 해 내듯 기계도 저장된 입력에 따른 결과를 출력해 내는것이다. 기계학습에는 두가지 방법이 있는데 하나는 주어진 입력패턴과 그 패턴에 대한 출력값을 동시에 기억시키는 것이고, 다른 하나는 그냥 입력패턴만을 주어 학습시키는 것이다. 전자는 지도학습(supervised learning 후자는 비지도학습(unsupervised learning)이라고 한다. 지도학습의 예로 어린아이에게 부모가 자신들의 얼굴을 보여주며 '엄마 아빠'를 가르치는 행위와 비슷하다. 비지도학습의 .. 인공지능 - mixMax 알고리즘을 이용한 Tic Tac Toe 구현 reference > 게임트리를 사용한 제로섬 게임의 인공지능 위 내용을 바탕으로 minMax 알고리즘을 이용한 TicTacToe 게임을 구현해보았다. 레퍼런스에서의 소스코드에 있는 평가함수와는 다른 방식으로 해결해 보았다. Tic Tac toe 게임 방식 • 게임에 참여하는 플레이어는 2명이다. • 양 플레이어는 서로 번갈아가면서 가로 * 세로 3칸씩으로 구성된 표에 서로 자리를 점한다. • 자리가 빈 곳에만 점할 수 있다. 승리 조건 • 플레이어가 점한 3자리가 1자로 되었을 경우 그 플레이어가 승리한다. • 테이블이 꽉 찰 때까지 결판이 나지 않으면 경기는 무승부로 한다. 문제 풀이 초기상태 및 목표상태, 연산자 정의 • 초기상태 : 9칸의 빈 테이블 • 목표상태 : 승리상태를 얻어낼 수 있는 테이.. 인공지능에서의 스키마(Schema) 스키마 위키백과, 우리 모두의 백과사전. 이동: 둘러보기, 찾기 스키마(schema)는 계획이나 도식(圖式)을 가리키는 영어 낱말로, 다음을 가리킨다. 참고로 스킴(scheme)은 스키마와 거의 같은 의미로 쓰이나, 보통 스키마가 대략적인 계획이나 도식을 뜻하는 데 비해 스킴은 구체적이고 확정된 것을 말한다. 데이터베이스 스키마는 자료를 저장하는 구조와 표현법을 정의한 것을 뜻하는 전산학 용어이다. XML 스키마는 XML 문서의 내용, 구조, 형식을 규정하는 명세(明細)로, 그 서술 자체를 XML로 한다. 선험적 도식(先驗的圖式) 또는 스키마(schema)는 칸트 철학에서 유래한 철학 용어이다. [편집] 같이 보기 스킴 인지 심리학에서 스키마는 지각자로 하여금 어떤 유형의 정보를 선택적으로 수용하고 보게.. 용어정리.. Activation(활성화 값) 신경망에서 뉴런에 인가되는 가중치 합 Adaline(아달라인) 패턴의 범주화에 쓰이는 Grossberg와 Carpenter에 의해 개발된 이론이며, 안정성-유연성(stability-plasticity) 딜레마에 대해 설명하는 데 쓰인다. Adaptive Resonance Theory(ART) 단계적으로 문제를 풀어나가는 과정 Annealing(어닐링) 네트워크가 지역최소 값(Local Minimum)으로 떨어지는 것을 막는 처리 ART(Adaptive Resonance Theory) ART1은 이진입력에 대한 이 이론의 초기개발 결과이다. ART2는 아날로그 입력에 대해 더욱 발전된 것이다. ART3은 가장 최근의 이론이다. Artificial Neuron(인공 뉴런) 인.. SOM 구현 가중치 설정 가우스분포, 정규분포 SOM 구현중 bmu와 이웃노드의 가중치를 설정하는 방법은 많다. 그 중에 가우스분포를 많이 쓰는것 같던데 어떤 놈인고 하니.. f(x) = a * exp(-(x-b)^2 / c^2) a>0, b, c (a,b,c는 실수) 요모양으로 생겼다. 고딩때배우던 정규분포의 밀도함수를 닮았다.(거의 똑같다) a는 꼭대기의 높이, b는 꼭대기의 중심위치, c는 종의 너비를 결정한다. 정규분포와 비교를 하자면.. a값은 1/ sqrt(2*PI*(표준편차)), b는 (평균)이 되고, c는 sqrt(2)*(표준편차)가 되는듯. 어쨌든 x-b는 bmu와 이웃노드의 거리를 나타내고 c는 종의 너비 이니까.. c가 크면 학습하는 이웃노드의 개수는 많아질 것이고... a가 크면 게인값이 증가할것이다... 요 두 값을 어떻게 설.. 정리 - 인공 신경망 - 퍼셉트론(Perceptron) 두뇌의 인지 능력을 모방하도록 만든 인위적인 네트워크. - 역전파(Backpropagation, BP) 신경망의 학습에 사용되는 알고리즘이다. 순방향 네트워크에서 사용되는 학습 알고리즘인데, 입력값과 그에 대한출력값이 존재하는 지도학습 방법으로 구현된다. 입력값을 신경망에 넣어 나온 출력값을 목표값과 비교하여 오차를 구해, 신경망의 내부 노드의 연결가중치를 조율하는 방법으로 구현할 수 있다. - 아달라인(Adaline) 역전파 학습법을 기반으로 한 단일 레이어 신경망. 마달라인(Madaline) 은 아달라인의 복수형 ... 그러니까 멀티플 아달라인이다. 신경망 층의 개수가 둘 이상일때.. 패턴인식에 사용된다. .. 지금 자바로 열심히 만들고있는것도 마달라인의 일종인듯.... 이전 1 다음