태그: 딥러닝

신경망 (Neural Networks) #

신경망(Neural Networks) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)은 인간의 뇌신경계를 모방하여 만든 기계학습 알고리즘이다. 뉴런(neuron)이라 불리는 기본 단위들이 연결되어 복잡한 패턴을 학습하고 분류할 수 있는 강력한 모델이다. 특히 비선형 패턴 인식과 복잡한 함수 근사에 탁월한 성능을 보인다.

신경망의 기본 개념 #

1. 생물학적 영감 #

• 뉴런: 정보를 처리하는 기본 단위
• 시냅스: 뉴런 간의 연결 (가중치에 해당)
• 활성화: 뉴런이 신호를 전달하는 과정
• 학습: 시냅스 강도의 변화 (가중치 조정)

2. 인공 뉴런 (Perceptron) #

인공 뉴런은 다음과 같은 구조를 가진다:

인공신경망 (Neural Network) #

개요 #

인공신경망(Neural Network)은 인간의 뇌 신경계를 모방하여 만든 기계학습 모델이다. 생물학적 뉴런의 구조와 동작 원리를 수학적으로 모델링하여, 복잡한 패턴 인식과 학습이 가능한 인공지능 시스템을 구현한다.

생물학적 배경 #

인간의 뇌는 약 1000억 개의 신경 세포(뉴런)로 구성되어 있다. 각각의 뉴런은 다음과 같은 구조를 가지고 있다:

• 세포체(Cell Body): 뉴런의 핵심 부분으로 정보를 처리하는 중심
• 수상돌기(Dendrite): 다른 뉴런으로부터 신호를 받아들이는 입력 부분
• 축색돌기(Axon): 처리된 신호를 다른 뉴런으로 전달하는 출력 부분
• 시냅스(Synapse): 뉴런 간의 연결점으로 신호 전달 강도를 조절

개별 뉴런은 매우 단순한 연산만 수행하지만, 수많은 뉴런들이 복잡하게 연결되어 고도의 인지 능력을 만들어낸다.