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서론AI 기계학습에서 순전파(Forward Propagation)는 모델이 입력 데이터를 처리하여 예측 결과를 생성하는 중요한 단계입니다. 신경망이 학습을 수행하는 과정에서 손실(loss)을 계산하기 위해 반드시 거쳐야 하는 연산이며, 후속 단계인 역전파(Backpropagation)와 함께 최적의 모델을 형성하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 순전파 과정은 입력층(Input Layer)에서 시작하여 여러 개의 은닉층(Hidden Layers)을 거쳐 출력층(Output Layer)까지 데이터를 전달하는 방식으로 진행됩니다. 각 층에서는 가중치(Weights)와 편향(Bias)을 적용한 연산이 이루어지며, 활성화 함수(Activation Function)를 사용하여 비선형성을 추가합니다. 본 글에서는 순전..

목차 인공신경망의 정의와 기본 구조 인공신경망의 발전 역사인공신경망의 학습 방법과 주요 알고리즘 인공신경망의 응용 분야와 성과 인공신경망의 한계와 도전 과제 인공신경망의 미래 전망 인공신경망의 정의와 기본 구조 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간 뇌의 신경 구조를 모방하여 설계된 기계 학습 모델입니다. 이 모델은 뉴런이라는 기본 단위로 구성되어 있으며, 각 뉴런은 입력을 받아 가중치를 적용하고 활성화 함수를 통해 출력을 생성합니다. 인공신경망의 기본 구조는 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성됩니다. 입력층은 초기 데이터가 입력되는 계층이며, 은닉층은 데이터가 처리되는 중간 계층, 출력층은 최종 결과가 생성되는 계층입니다. 각 층의 뉴런들은 서로 연결되어 있으며, 이 ..

목차 SNARC(Simulated Neural Analog Reinforcement Calculator)의 정의와 역사적 배경 SNARC의 기술적 구조와 작동 원리SNARC가 인공지능 연구에 미친 영향 SNARC의 한계와 기술적 도전 과제 SNARC와 현대 AI 기술 간의 연관성SNARC의 역사적 의의와 미래 전망 SNARC(Simulated Neural Analog Reinforcement Calculator)의 정의와 역사적 배경 SNARC는 1951년 마빈 민스키(Marvin Minsky)와 딘 에드먼즈(Dean Edmonds)가 개발한 세계 최초의 뉴럴 네트워크 기반 컴퓨터로, 인공지능(AI) 역사에서 중요한 이정표로 여겨집니다. SNARC는 Simulated Neural Analog Reinfo..