인간의 뇌를 모방한 추론 모델
인간의 뇌는 신경 세포들로 구성되어 있으며, 신경 세포들은 뉴런(neuron)이라는 기본적인 정보 처리 단위를 가지고 있습니다. 뉴런들은 매우 단순한 연산만 할 수 있지만, 많은 뉴런들이 모이면 복잡한 정보를 처리할 수 있습니다. 인공신경망은 이러한 인간의 뇌를 모델링한 것입니다.
인공신경망은 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 특히 패턴 인식, 음성 인식, 이미지 처리, 자연어 처리 등에서 뛰어난 성능을 보이고 있습니다. 인공신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되며, 각 층은 여러 개의 뉴런으로 이루어져 있습니다. 입력층은 외부에서 들어오는 데이터를 받아들이고, 은닉층은 입력 데이터를 처리하여 출력층으로 전달합니다. 출력층은 최종 결과를 출력합니다.
인공신경망의 학습 과정은 주어진 입력 데이터와 출력 데이터 간의 관계를 학습하는 것입니다. 이를 위해 가중치(weight)와 편향(bias)을 조정하여 오차를 최소화하는 방향으로 학습이 진행됩니다. 학습이 완료되면, 인공신경망은 새로운 입력 데이터에 대해 예측을 수행할 수 있습니다.
인간의 신경망과 인공신경망의 용어 비교
| 생물학적 신경망 | 인공 신경망 |
|---|---|
| 세포체 | 뉴런 |
| 수상돌기 | 입력 |
| 축색돌기 | 출력 |
| 시냅스 | 가중치 |
그림 - 뉴런의 기본 모형
전이함수 (활성화 함수; activation function)는 뉴런의 출력 값을 결정하는 함수로, 비선형성을 부여하여 인공신경망이 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 합니다. 대표적인 활성화 함수로는 시그모이드 함수(sigmoid function), 렐루 함수(ReLU, Rectified Linear Unit), 하이퍼볼릭 탄젠트 함수(tanh function) 등이 있습니다.