인공신경망이란? 인공신경망의 개념

인공신경망이란?

인간의 신경망을 흉내 낸 것.

​

흠...그렇다면인간의 신경망을 어떻게 흉내냈다는 것인가?

먼저, 인간의 신경망에 대해서 간단하게 살펴보자.

​

뉴런(Neuron)

인간의 뇌는 기본적으로 신경망을 구성하는 뉴런으로 구성되어있다.

그리고 인간의 뇌는 약 1,000억 개 이상의 뉴런이 시냅스(Synapse)를 통해 병렬연결 되어있다.

결국, 인간의 뇌를 구성하고 있는 신경망은 뉴런으로 구성되어 있으며 뉴런과 뉴런은 시냅스로 연결되어 있다는 것.

 

뉴런을 그림으로 표현한 것. 출처(내가그림 그림)

 

 

위 그림에서 활성화함수는 뉴런의 출력값을 정하는 함수.

가장 간단한 형태의 뉴런은 입력에 가중치를 곱한 뒤(행렬의 곱셈임) 활성화함수를 취하면 출력을 얻을 수 있음.

​

​

뉴런을 이용한 인간의 신경 전달은 다음과 같은 순서로 일어난다.

Step1. 뉴런은 수상돌기(Dendrite)를 통해 다른 뉴런에서 입력신호를 받는다.

Step2. 셀바디(Cell Body)에서 입력받은 정보를 합산하여 저장한다.

Step3. 셀바디에 저장된 값이 일정 수준 이상이면 해당 정보를 축색돌기(Axon)를 통해 다른 뉴런으로 전달한다.

Step4. 시냅스(Synapse)는 뉴런과 뉴런을 연결한다.

​

​

저 4단계를 흉내내면 인공신경망이 되는 것.

뉴런과 뉴런을 흉내낸 가장 기본적인 신경망을 이해하기 쉽게 그림으로 표현하면,

 

뉴런이 수상돌기를 통해 자극을 입력받는 것처럼 x1, x2, x3, ..... 을 받은 후 각각의 입력값에 어떤 가중치(Weight)값 w1, w2, w3, ...을 곱한다. 그 이후 뉴런이 입력 자극을 합하여 셀바디에 저장하는 것처럼 인공신경망도 전체를 더한다.

​

다시 말하면,

{(입력값1) * (가중치w)} + {(입력값2) * (가중치w)} + .......

​

그리고 이게 바로 뉴런과 뉴런을 흉내 낸 인공신경망의 기본 구조인 퍼셉트론(Perceptron)이다.

 

 

​

​

최대한 이해하기 쉽게 포스팅을 하려고 노력중입니다 :D

인공지능 공부하시는 분들 포기하지 말고 파이팅!

 

.

.

.

.

.

.

.

.

​

​

Reference

텐서플로 2.0프로그래밍, 김환희 지음, 위키북스

서두르지 말고 천천히 차근차근 딥러닝, 노기섭, 북팟