신경망의 의미와 인공신경망의 개념에 대해 알아봅시다.
신경망의 의미와 인공신경망의 개념 이해
신경망은 인간이 문제를 해결하기 위해 두뇌를 사용하는 방식과 유사하게 인공지능 분야에서 인간의 두뇌를 모방해 신호를 전송하고 계산하는 시스템이다. 컴퓨터가 문제를 처리하기 위해 채택한 구조입니다. 이는 인간의 뇌가 1000억 개의 신경계 뉴런으로 구성되어 있고, 이 뉴런들이 서로 매우 복잡하게 얽혀 거대한 네트워크를 형성하고 있다는 뜻이다. 이것을 뇌 신경망이라고 합니다. 기계 학습수업 딥러닝 현장에서는 인간 두뇌의 신경망 시스템을 모방해 컴퓨터 알고리즘을 구현했다. 인공신경망 개념은 인간의 뇌 신경망 구조를 고려하여 퍼셉트론 형태의 인공지능을 만들어 내는 방식이다.
신경망 의미 및 인공신경망 개념 설명
신경망(Neural Network)은 인간의 뇌 구조와 생물학적 신경망에서 영감을 받은 인공지능 분야의 알고리즘이다. 시냅스를 결합하여 네트워크를 형성하는 노드라는 인공 뉴런은 학습을 통해 시냅스 연결의 강도를 변경하여 문제를 해결합니다. 해결 방법의 기계 학습 모델을 말합니다. 신경망은 생물학적 뇌신경망과 구별하기 위해 인공신경망이라고도 불린다. 인공 신경망은 생물학적 뇌 신경망에서 영감을 받았습니다. 인공지능(AI) 이것은 학습 알고리즘입니다. 그리고 인공신경망은 스스로 문제를 해결하는 능력을 갖춘 비선형 모델입니다. 인공신경망의 대표적인 예가 ‘알파고’다. 알파고는 딥러닝 알고리즘과 몬테카를로 알고리즘을 결합해 스스로 학습한다. 인공신경망 알고리즘을 기반으로 한 딥러닝 기술을 활용하여 우리가 상상할 수 없는 수많은 조합과 사례를 계산하고 예측하여 결과를 만들어 내는 바둑 인공지능(AI, Artificial Intelligence)의 방식입니다. 신경망은 인간의 두뇌에서 작동하는 원리를 구현하는 수학적 모델입니다. 인공 신경망은 세 개의 레이어로 구성됩니다. 인공 신경망의 세 가지 계층은 입력 계층, 은닉 계층, 출력 계층입니다.[인공 신경망의 3가지 레이어]
인공 신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되며, 이러한 신경망을 다층 신경망이라고 합니다. 인공신경망이 입력층과 출력층으로만 구성된 경우 이를 단층 신경망이라고 합니다. 인공신경망의 각 레이어에 있는 노드들은 이전 레이어와 다음 레이어의 노드들과 연결되어 있으며, 같은 레이어 노드에 속하는 노드들은 서로 연결되어 있지 않다. 데이터는 입력층에서 출력층으로 한 방향으로만 이동하며 순환이나 루프 구조가 없습니다. 인공신경망에서는 입력층과 은닉층 사이, 은닉층과 출력층 사이에 행렬이 존재하며, 이 행렬은 매개변수를 갖는다. 매개변수에는 가중치가 있습니다. 히든 레이어와 출력 레이어의 노드는 각 입력에 해당 가중치를 곱하고 곱한 값을 더한 후 그 합을 처리하고 입력을 비선형 전달 함수로 처리하여 결과를 생성하는 구조로 되어 있습니다. 인공 신경망에서는 수많은 매개변수와 가중치가 사용됩니다. 으로 구성된 함수 형태로 계산됩니다. 전달함수로는 일반적으로 시그모이드 함수가 사용됩니다. 인공신경망에서는 실제 출력값과 목표 출력값의 오차에 대응하여 노드 간 가중치를 조정하여 학습을 수행합니다. 다층 퍼셉트론(MLP, Multi-Layer Perceptron)은 2개 이상의 층을 쌓아서 만든 구조이다. 심층신경망(DNN)은 은닉층이 많고 깊이가 깊은 인공 신경망을 말한다. 인공신경망은 하드웨어 관점에서 구현될 수도 있지만 일반적으로 컴퓨터 소프트웨어를 사용하여 구현된다. 인공 신경망은 여러 개의 가중치 링크로 구성됩니다. 그리고 가중치가 적용된 링크는 주어진 환경에 맞게 가중치를 조정할 수 있습니다. 인공지능 분야에서 신경망은 인간의 뇌를 모방한 구조로 신호를 전달하고 계산하는 방식으로, 연결된 뉴런을 통해 신호가 전달된다. 전달하는 기술을 말합니다. 인간의 뇌 기능을 모방한 공학적 정보처리 네트워크로, 입력층, 은닉층, 출력층의 계층적 구조로 구성되어 있습니다. 입력 레이어의 입력 값은 은닉 레이어의 뉴런을 통해 출력 레이어로 전달되어 결과를 생성합니다. 이는 좋은 결과를 얻기 위해 계산에 사용되는 가중치를 조정하면서 학습되는 원리입니다. 퍼셉트론은 신경망의 일종으로 입력에서 출력까지 동일한 처리 흐름과 모양을 가지지만, 출력은 계단함수를 이용해 0과 1 중 하나를 출력하는 개념이다. 인공신경망에서는 함수를 사용하고, 함수는 활성화 함수와 손실 함수로 구분됩니다. 인공신경망에는 크게 두 가지 알고리즘이 사용됩니다. 인공 신경망에 사용되는 두 가지 알고리즘은 오류 역전파와 경사하강법입니다.[인공신경망에서 사용하는 알고리즘]
역전파 알고리즘(Back-Propagation Algorithm)은 신경망에서 중요도와 가중치를 조정할 때 정답 데이터와 실제 출력 간의 오차를 출력 레이어에서 은닉 레이어로 역전파하여 중요도와 가중치를 조정하는 방법을 말한다. 오류 역전파 방식은 출력 레이어의 결과와 추출할 목표 값의 차이를 계산한 후, 오류 값이 각 레이어를 거쳐 역전파된 것처럼 각 노드가 보유한 변수를 업데이트하는 방식입니다. 경사하강법(Gradient Descent Algorithm)은 정답 데이터와 실제 출력 사이의 오차를 함수로 보고, 신경망에서 중요도와 가중치를 조정할 때 함수의 기울기를 이용하여 함수의 최소값을 계산하는 방식을 말한다. 경사하강법은 매개변수의 최적값을 찾기 위해 손실함수의 최소점에서 매개변수 값을 찾는 방법 중 하나이다.