뉴로 컴퓨터 개론 제 6 장
제 6 장 패턴 분류
차례 6.1 패턴의 유형 6.2 패턴 분류 시스템 6.3 판별 함수 6.4 신경망 패턴 분류기
패턴의 유형
패턴의 유형 패턴의 유형 공간 패턴 시변 패턴
패턴의 유형 공간 패턴 공간적 분포에 의해서 특성 결정 문자 / 영상
패턴의 유형 시변 패턴 시간에 따라 특성 변화 음성 신호 / 온도 / EKG 파형
패턴 분류 시스템
패턴 분류 시스템의 구성 요소 트랜스듀서 실제의 패턴을 디지털 / 아날로그 형태로 변환 특징 추출기 패턴 분류에 영향을 미치는 중요한 특징 선택 분류기 패턴을 특정 클러스터로 분류
패턴 분류 시스템 패턴 분류 시스템 특징 벡터 : 패턴 벡터 :
패턴 분류 시스템 단층 신경망 패턴 분류기
패턴 분류 시스템 A와 B 패턴 분류기
판별 함수
판별 함수 2차원 패턴 공간에서의 판단 경계선
판별 함수 판단 경계선 벡터 표현
판별 함수 두 패턴을 분류하는 판단 경계선 패턴 A = [-1 1] 패턴 B = [1 -1] –x1 + x2 = 0
판별 함수 판별 함수 판별함수 판단면을 정의하는 함수 패턴 X는 클러스터 1 패턴 X는 클러스터 2 판단할 수 없음
신경망 패턴 분류기
NET > 0 영역과 NET < 0 영역의 경계 신경망 패턴 분류기 입력 가중합 / 판단면 뉴런의 입력 가중합 NET NET > 0 영역과 NET < 0 영역의 경계
신경망 패턴 분류기 단층 신경망 패턴 분류기
신경망 패턴 분류기 두 패턴을 분류하는 분류기 패턴 A 패턴 B
신경망 패턴 분류기 단층 신경망 분류기
신경망 패턴 분류기 4 패턴을 분류하는 분류기 x1 + x2 –1.5 = 0 입력패턴 클러스터
신경망 패턴 분류기 단층 신경망 분류기 판단 경계선
신경망 패턴 분류기 단층 신경망 분류기(검증) 입력패턴 클러스터
신경망 패턴 분류기 4 패턴을 분류하는 분류기 x1 + x2 – 0.5 = 0 입력패턴 클러스터
신경망 패턴 분류기 단층 신경망 분류기 판단 경계선
신경망 패턴 분류기 단층 신경망 분류기(검증) 입력패턴 클러스터
신경망 패턴 분류기 다층 신경망에 의한 패턴
신경망 패턴 분류기 XOR 연산 -x1 + x2 ― 0.5 = 0 x1 – x2 ― 0.5 = 0 입 력 출 력
신경망 패턴 분류기 판단 경계선 1 판단 경계선 1
신경망 패턴 분류기 판단 경계선 1의 효과 입 력 은닉층
신경망 패턴 분류기 판단 경계선 2 판단 경계선 2
신경망 패턴 분류기 판단 경계선 2의 효과 입 력 은닉층
신경망 패턴 분류기 은닉층의 판단 경계선 z1 + z2 + 1 = 0
신경망 패턴 분류기 XOR 연산을 위한 다층 신경망
신경망 패턴 분류기 XOR 연산을 위한 다층 신경망(검증) 입 력 출 력