neural network – 신경망

정보기술에서의, 신경망은 거의 사람 뇌의 동작에 가깝게 만든 프로그램이나 데이터구조 시스템을 말한다.

신경망은 보통 병렬로 작동하는 많은 수의 프로세서들이 관여하는데, 각 프로세서는 자신만의 작은 학문적 영역을 가지고 있고, 자신의 메모리 내에 있는 데이터를 액세스한다.

신경망은 으레 데이터들의 관계들에 관한 많은 량의 데이터나 규칙이 공급됨으로써, 초기에 학습된다 (이러한 데이터나 규칙에 관한 예를 들면, “할아버지는 어떤 사람의 아버지보다 나이가 많다” 등이 있다). 프로그램은 신경망이 외부의 자극에 어떻게 반응해야 하는지를 가르치거나, 또는 그 자신이 행동을 시작할 수 있다.

신경망은 판단을 내리기 위하여 종종 퍼지이론을 사용한다.

신경망들은 가끔 지식층의 형태로 묘사되며, 더 복잡한 네트웍들은 일반적으로 더 깊은 계층을 가지고 있다.

피드포워드 (feedforward) 시스템에서, 데이터들의 관계에 관해 학습된 내용들은 지식의 상위 계층으로 피드포워드 될수 있다.

현재 신경망이 활용되는 분야들에는, 오일 탐사를 위한 데이터 분석, 일기예보, 생태학연구실에서의 핵산 배열순서 해석, 사고 또는 의식 모델의 탐구 등이 포함된다.

리차드 파워즈라는 사람은 ‘가라티 2.2’라는 자신의 최근 소설에서 “헬렌”이라는 이름의 신경망이 학습을 통해 영문학 종합시험에 합격할 수 있다고 상상의 나래를 펼쳤다.

신경망 FAQ에 좀더 자세한 정보가 준비되어 있습니다.