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뉴런(Neuron)이란?

이전 수업에서 신경망(Neural Network)은 여러 개의 뉴런으로 구성된 인공지능 모델이라는 것을 배웠습니다.

이번 수업에서는 신경망의 기본 단위인 뉴런의 개념과 역할에 대해 자세히 알아보겠습니다.


뉴런의 개념​

뉴런은 사람의 뇌에서 신경세포가 신호를 주고받는 방식에서 영감을 얻어 설계된 구조입니다.

사람의 뇌를 구성하는 뉴런이 시냅스를 통해 신호를 주고받는 것처럼, 인공 뉴런도 입력값을 받아 연산을 수행한 후 출력값을 생성합니다.

인공 뉴런은 입력값을 받아들인 후, 이를 특정 연산 과정을 거쳐 출력값을 생성하며, 학습을 통해 입력과 출력의 관계를 최적화합니다.


뉴런의 동작 원리​

뉴런은 다음과 같은 과정으로 작동합니다.


1. 입력​

여러 개의 입력값 x1,x2,...,xnx_1, x_2, ..., x_n을 받아들입니다.


2. 가중치 적용​

각 입력값에 가중치 w1,w2,...,wnw_1, w_2, ..., w_n을 곱하여 입력의 중요도를 조정합니다.


3. 합산​

가중치를 적용한 입력값들을 모두 더한 후 편향(Bias) bb를 추가합니다.

z=(w1⋅x1)+(w2⋅x2)+...+(wn⋅xn)+bz = (w_1 \cdot x_1) + (w_2 \cdot x_2) + ... + (w_n \cdot x_n) + b

4. 활성화 함수 적용​

합산된 값 zz가 특정 기준(역치, Threshold)을 넘었는지 판단하여 출력값을 결정합니다.

y=f(z)y = f(z)

여기서 ff는 활성화 함수로, 대표적으로 시그모이드(Sigmoid), 렐루(ReLU) 등이 사용됩니다.

각 활성화 함수에 대해서는 추후 수업에서 자세히 다루겠습니다.


5. 출력(Output)​

최종적으로 계산된 값 yy가 다음 뉴런으로 전달됩니다.

이 과정을 통해 뉴런은 입력 데이터에서 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 출력을 생성합니다.


다음 수업에서는 뉴런이 모여 신경망을 구성하는 방식에 대해 알아보겠습니다.

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