인간의 뇌를 모방한 신경망이란?
신경망은 인간의 뇌에서 영감을 받아 만든 머신러닝 알고리즘입니다.
사람의 뇌가 수많은 신경세포(뉴런)의 연결을 통해 정보를 처리하듯, 신경망 역시 코드로 구현된 수많은 인공 뉴런이 서로 복잡하게 연결된 구조를 만들어 데이터를 처리합니다.
신경망의 가장 기본적인 형태, 퍼셉트론
퍼셉트론(Perceptron)은 인공 신경망의 가장 기본적인 형태로, 데이터를 입력받아 간단한 판단을 내리는 인공 뉴런의 구조를 말합니다.
사람의 뇌가 수많은 뉴런의 연결을 통해 정보를 처리하듯, 퍼셉트론은 인공 뉴런이 연결된 간단한 구조로 이루어져 데이터를 처리합니다.
퍼셉트론은 다음과 같은 구성 요소로 이루어져 있습니다.
입력값(Input)
외부로부터 받아들이는 데이터입니다.
온도, 크기, 무게 등의 숫자 정보나 이미지, 텍스트 등의 비정형 데이터(형 태가 정해지지 않은 데이터)가 될 수 있습니다.
가중치(Weight)
각 입력값의 중요도를 나타내는 숫자입니다. 가중치가 클수록 그 입력값이 출력에 미치는 영향력이 커집니다.
편향(Bias)
입력값과 가중치를 곱한 결과에 더해주는 추가적인 값으로, 뉴런이 얼마나 쉽게 활성화될지 결정하는 기준점 역할을 합니다.
활성화 함수(Activation Function)
활성화 함수는 입력값과 가중치의 합이 특정 기준(역치, Threshold)을 넘었는지 판단하여 출력값을 결정하는 함수입니다.
퍼셉트론은 주로 계단 함수라는 간단한 활성화 함수를 사용합니다.
계단 함수는 입력값과 가중치를 곱해 더한 값이 일정 기준을 초과하면 출력값을 1, 기준을 넘지 않으면 0으로 결정합니다.
다음 수업에서는 퍼셉트론의 동작 원리와 신경망의 구조에 대해 자세히 알아보겠습니다.
다음 내용이 궁금하다면?
코드프렌즈 PLUS 멤버십 가입 or 강의를 등록해 주세요!