뉴로컴퓨터는 인간 두뇌의 정보처리 방식을 모방하여 만든 컴퓨터로서 연상 추론 인식 등 다양한 분야에 활용이 가능하기 때문에 요즈음 컴퓨터에 관련된 많은 사람들의 관심이 고조되고 있는 실정이다. 이러한 추세에 따라 뉴로 컴퓨터에 관한 책들이 다양하게 출간되고는 있지만 너무 일반적인 내용만을 다루거나 너무 난해한 내용으로 기술되어있기 때문에 처음 뉴로 컴퓨터를 접하는 사람들에게 도움을 주기보다는 오히려 흥미를 떨어뜨리는 경향이 있다.
저자도 역시 처음 뉴로 컴퓨터를 연구할 때에는 관련 분야의 책과 논문들을 접하면서 너무도 방대한 내용이라 일관성 있는 구체적 개념 파악이 어려웠던게 사실이다. 그러나 다양한 신경망 모델과 그 이론들을 이해하고 나서 전체적으로 종합해보니 신경망의 기본 개념을 잘 이해한다면 그다지 어려운 학문이 아니라는 결론을 얻었다. 저자가 오랫동안 뉴로 컴퓨터를 강의해오면서 느낀 점도 역시 학생들이 처음에는 무척 흥미가 있고 재미있어 하지만 진도가 나갈수록 웬지 내용이 난해하다는 편견을 갖게 되는 안타까움이 있었다. 이런 연유로 독자의 흥미를 유지하면서 체계적으로 개념을 이해시켜 앞으로 뉴로 컴퓨터를 활용할 능력을 길러 주기 위해 이해하기 쉬우면서도 다양한 내용을 다룬 책을 집필하게 되었다.
본 저서는 뉴로 컴퓨터에 흥미가 있는 대학생이나 좀더 깊이있는 내용을 알기 원하는 대학원생을 대상으로 집필하였다. 독자의 이해를 돕기 위하여 가능한 한 장황한 설명은 피하는 대신 예제를 많이 삽입함으로써 구체적인 개념이 정립되도록 배려하였다.
본 저서에서 다루는 내용은 다음과 같다.
제1장에서는 뉴로 컴퓨터의 역사적 배경과 다양한 응용 분야를 소개함으로써 앞으로 배울 내용들이 어떤 형태로 활용 가능한지를 예시하였다.
제2장에서는 뇌의 구조를 간략히 소개하고 신경망의 모델링 방법에 대하여 기술하였으며
제3장에서는 뉴로 컴퓨터를 공부하는데 필요한 기본적인 벡터와 매트릭스 연산 신경망의 유형 학습 방법 활성화 함수 등에 대하여 기술하였다.
제4장에서는 Hebb Net 퍼셉트론 ADALINE 등 단층 신경망 모델의 구조 및 알고리즘을 기술하였고
제5장에서는 다층 신경망모델의 구조 및 알고리즘을 기술하였으며 특히 다양한 분야에 널리 활용되고 있는 BP 알고리즘에 대하여는 학습 방법 학습에 영향을 미치는 요인 성능 향상 방법 등을 자세히 기술하였다.
제6장에서는 연상 작용이 가능한 선형 연상 메모리 순환형 Hopfield 모델 양방향 연상 메모리에 대하여 기술하였다.
제7장에서는 학습 방법이 독특한 Maxnet Hamming NetMexican Hat Net CP Net 등의 구조 및 알고리즘을 기술하였으며
제8장에서는 자율 학습 신경망인 SOM과 ART의 구조 및 알고리즘에 대하여 기술하였다.
제9장에서는 본 저서를 탐독한 사람은 누구라도 뉴로 컴퓨터를 원하는 목적에 응용할 수 있음을 보여 주기 위하여 번역 시스템 문자 인식 시스템 초고속 호제어기 의료진단 시스템 실시간 연상 메모리 등의 논문을 요약하여 소개하였다.
1. 뉴로 컴퓨터
1.1 개 요
1.2 역사적 배경
1.3 응용 분야
연습문제
2. 뇌의 모델링
2.1 뇌의 구조
2.2 생물학적 신경망
2.3 인공 신경망 모델
2.4 McCulloch-Pitts 모델
연습문제
3. 신경망 이론
3.1 신경망의 분류
3.2 벡 터
3.3 매트릭스
3.4 활성화 함수
3.5 신경망의 학습
3.6 표기법
연습문제
4. 단층 신경망
4.1 패턴 분류
4.2 판별 함수
4.3 Hebb Net
4.4 퍼셉트론
4.5 ADALINE
연습문제
5. 다층 신경망
5.1 기능 및 구조
5.2 MADALINE
5.3 BP 알고리즘
5.4 학습 인자
5.5 개선된 BP 알고리즘
연습문제
6. 연상 메모리
6.1 패턴 연상
6.2 선형 연상 메모리
6.3 Hopfield 모델
6.4 BAM
연습문제
7. 경쟁식 신경망
7.1 Maxnet
7.2 Hamming Net
7.3 Mexican Hat Net
7.4 CP Net
연습문제
8. 자율 신경망
8.1 SOM
8.2 ART
연습문제
9. 뉴로 컴퓨터의 응용
9.1 번역 시스템
9.2 문자 인식 시스템
9.3 초고속망 호제어기
9.4 의료 진단 시스템
9.5 실시간 연상 메모리
[참고문헌]
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