Neural Network

신경망(Neural Network)은 뇌의 신경 세포인 뉴런의 동작 원리를 모방하여 개발된 인공지능 모델입니다. 신경망은 다양한 머신러닝 문제를 해결하기 위한 강력한 도구로 널리 사용되고 있습니다.

 

※ 기본 구성과 특징 

신경망은 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)으로 구성되어 있습니다. 각 층은 여러 개의 뉴런으로 구성되어 있으며, 이웃하는 층의 뉴런들 간에는 가중치(Weight)가 존재합니다. 뉴런은 활성화 함수(Activation Function)를 통해 비선형성을 주입하여 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다.

 

신경망의 핵심 특징은 다음과 같습니다:

다층 구조: 다수의 은닉층을 통해 복잡한 패턴을 효과적으로 학습할 수 있습니다.
분산 표현: 각 뉴런이 특정 특성을 분산적으로 표현하며, 이를 통해 데이터의 복잡한 관계를 모델링할 수 있습니다.
학습 능력: 가중치를 업데이트하면서 데이터로부터 패턴을 학습하며, 모델의 성능을 개선합니다.

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역전파(Backpropagation)

신경망의 학습 알고리즘인 역전파는 손실 함수(Loss Function)를 최소화하는 방향으로 가중치를 업데이트하는 방법입니다. 역전파 알고리즘은 두 단계로 진행됩니다.

(1) 순전파(Forward Propagation): 입력 데이터를 네트워크에 통과시켜 출력층에서 예측값을 얻습니다. 이때, 각 층의 뉴런은 이전 층의 출력과 가중치를 곱하고, 활성화 함수를 적용하여 다음 층의 입력으로 사용됩니다.

(2) 역전파(Backward Propagation): 출력층의 예측값과 실제 레이블 간의 차이를 손실 함수로 계산한 후, 이를 바탕으로 네트워크의 가중치를 업데이트합니다. 가중치 업데이트는 연단계에서 손실 함수의 그래디언트(Gradient)를 계산하고, 이를 이용하여 가중치를 조정하는 경사하강법(Gradient Descent) 알고리즘을 사용합니다. 역전파 과정에서는 연쇄 법칙(Chain Rule)을 활용하여 각 층의 그래디언트를 구하고, 이를 토대로 가중치를 업데이트합니다.

역전파 알고리즘의 핵심 아이디어는 네트워크의 출력에서 발생한 오차를 거꾸로 전파시키면서 각 층의 가중치를 조정하는 것입니다. 이를 통해 신경망은 손실 함수를 최소화하는 방향으로 학습하며, 모델의 예측 성능을 향상시킵니다.

요약하면, 신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되어 있으며, 다층 구조와 분산 표현 덕분에 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다. 학습 과정에서는 역전파 알고리즘을 사용하여 손실 함수를 최소화하는 가중치를 찾아 성능을 개선합니다. 이를 통해 신경망은 다양한 머신러닝 문제를 해결하는 데 사용되는 강력한 도구가 됩니다.