'Sweet ANN'은 인공신경망(Artificial Neural Network) 기반의 기계 학습 모델 중 하나로, 주로 시간 시계열 예측과 같은 연속적인 데이터 예측에 사용된다. ANN의 구성은 다층 구조로 이루어져 있으며, 입력층, 은닉층, 출력층으로 구분된다. 각 층의 뉴런들은 가중치(weight)와 편향(bias)을 통해 연결되어 있으며, 이를 통해 데이터의 복잡한 패턴을 학습한다.

'Sweet ANN'은 특히 예측의 정확성을 높이기 위해 다양한 활성화 함수와 정규화 기법들을 적용할 수 있다. 이는 과적합(overfitting)을 방지하고 모델의 일반화 능력을 향상시키는데 중요한 역할을 한다. 또한 최적화 알고리즘을 통해 가중치를 조정하면서 손실(loss) 함수를 최소화하는 과정이 포함된다.

이 모델은 금융 시장 예측, 날씨 예측, 생산량 예측 등 광범위한 분야에서 유용하게 사용된다. 데이터의 특성과 문제의 성격에 따라 다양한 하이퍼파라미터 조정을 통해 성능을 극대화할 수 있는 것이 특징이다. 최신 연구에서는 'Sweet ANN' 모델의 구조와 학습 방법을 개선하기 위한 다양한 접근 방식이 제안되고 있으며, 이로 인해 실용성과 신뢰성이 더욱 강화되고 있다.