[신경망]신경망에 관련된 응용분야

grace914 > 문서박스 > 기본 폴더 | 2006/07/06

구매(18) ㅣ 조회(301)

문서 요약정보

구매자 평가

판매가격 : 700원 (9Pages)
저작시기 : 2005/10
추천독자 : 전체,신경망컴퓨터

문서 상세정보

리포트 스크린 (1/2 screen)

※ 최대 10페이지까지 리포트 스크린 이미지를 생성합니다.
※ 5페이지 이상의 자료인 경우 이미지를 클릭하시면 2,4 페이지에 해당하는 큰 이미지를 확인하실 수 있습니다

소개글

신경망의 응용 분야
디지털 신경망 구조의 차세대 인터넷 서비스, 그리드 컴퓨팅
개념과 정의
요소 기술
표준화 현황
업체 동향
향후 전망

본문내용

신경망의 응용 분야

◦ 신경망은 기존 컴퓨터의 한계를 극복할 수 있는 특징으로 인하여 기존의 인공 지능 기법이나 계산 이론 기법으로 해결하기 힘들었던 분야, 즉 패턴 인식, 음성 인식, 자연 언어 이해 등의 응용 분야에 주로 많이 적용
◦ 음성 합성 및 인식 분야
▫ 존스 홉킨스 대학의 Sejnowski와 프리스턴 대학의 Rosenberg는 문장을 음성으로 변환하는 신경망 시스템을 만들었음
▫ 이 시스템에서는 문자 입력을 음소로 출력하는 부분에 신경망 모델을 사용하고 NETtalk라는 음소를 합성하는 음성 합성기를 통하여 출력된 음소를 합성
▫ 학습 방법으로는 Rumelhart와 Williams의 오류 역전파 방법을 사용
▫ 임의의 가중치를 가진 비훈련 상태에서 시작하여, 짧은 시간을 거친 후에는 NETtalk는 계속적이고 서투른 발음을 시작
▫ 이 단계에서는 모든 발음이 연결되고 단지 하나의 말소리로 들리게 된됨
▫ 그러나 훈련을 통하여 학습을 계속하면 소리가 분리되고 하나 이상의 말소리가 들리게 된됨
▫ 이 단계에서 출력은 유아의 발음과 같다. 학습이 계속될수록 NETtalk의 출력은 어린이처럼 발음하기 시작하고, 단어들은 명백히 분리할 수 있게 됨
▫ 기존의 일반적인 방법을 이용하여 문장을 음소로 변환시키는 시스템도 동일한 기능을 수행할 수 있지만, 그것을 개발하는데 몇 년이 걸리며 또한 음운 법칙을 배우는데 많은 시간이 걸림
▫ 반면에 NETtalk는 학습 능력이 있으므로 단지 3개월 정도의 개발 기간만이 소요
▫ 음성 인식 분야에서도 최근 신경망을 이용하여 화자에 독립적인 음성 인식 방법을 찾으려는 연구가 진행 중
▫ NEC사에서도 동적 프로그래밍과 신경망 기술을 결합하여 숫자를 인식하는 음성 인식 시스템을 만들어 오류율을 기존의 방법을 사용한 시스템의 1/3로 줄일 수 있다고 발표

◦ 언어 학습 분야
캘리포니아 대학의 Rumelhart와 카네기멜론 대학의 McClelland?는 영어 동사의 과거 시제를 배우는 신경망을 개발
▫ 연구의 목적은 신경망이 아이들이 자라면서 동사의 과거 시제에 관한 법칙을 배우는 것과 같은 능력을 가질수 있는가를 시험하기 위해서
▫ 여기서는 원형 동사의 음소 표현을 입력으로 받아 과거 시제의 음소 표현을 출력
▫ 이 신경망에서는 모델의 구조가 좌우 대칭인 경우에 유용한 볼츠만 머신 학습 방법을 사용

학교정보

2주간 다운받은 학생의 학교정보를 보여줍니다.(5P 소요)



저작권 정보	위 정보 및 게시물 내용의 진실성에 대하여 해피캠퍼스는 보증하지 아니하며, 해당 정보 및 게시물 저작권과 기타 법적 책임은 자료 등록자에게 있습니다. 위 정보 및 게시물 내용의 불법적 이용, 무단 전재·배포는 금지되어 있습니다.저작권침해, 명예훼손 등 분쟁요소 발견시 고객센터의 저작권침해 신고센터를 이용해 주시기 바랍니다.

신경망, 신경망 응용분야, 영상처리분야, 디지털 신경망 구조의