인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)

 

인공 신경망은 강력한 머신러닝 도구이다.

 

인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 생물학적인 신경망에서 영감을 받아 설계된 컴퓨터 알고리즘이다. 복잡한 계산과 패턴 인식 작업을 수행하는 데 사용된다.

인공 신경망은 여러 개의 뉴런으로 구성된 계층(layer)들로 구성되어 있다. 각 뉴런은 입력을 받아 가중치와 활성화 함수를 적용한 후 출력을 생성한다. 입력은 다음 계층의 뉴런으로 전달되어 네트워크를 통해 전체적인 계산이 이루어진다. 계층들은 다음과 같이 구성된다.

 

• 입력 계층(input layer): 외부에서 제공되는 입력 데이터를 받는다.
• 은닉 계층(hidden layer): 입력과 출력 사이에 있는 중간 계층으로, 복잡한 계산과 특징 추출을 수행한다. 
• 출력 계층(output layer): 최종 결과를 출력하는 계층으로 예측이나 분류 결과를 제공한다.

 

인공 신경망은 주어진 데이터로부터 학습하여 패턴을 인식하고 예측하는 능력을 갖는다. 이러한 학습 과정은 주어진 입력과 출력 사이의 관계를 모델링하도록 가중치를 조정하는 과정을 포함힌다. 주로 사용되는 학습 알고리즘은 역전파(backpropagation) 알고리즘이며, 이를 통해 신경망이 오차를 최소화하도록 가중치를 조정한다.

 

 

•  활성화 함수(activation function): 각 뉴런의 출력을 결정하는 비선형 함수로, 네트워크의 표현력을 향상시킨다.
  가중치(weights): 각 연결에 할당된 값으로, 입력과 은닉 계층, 은닉 계층과 출력 계층 사이의 연결을 통해 정보를 전달한다.
• 역전파(backpropagation): 오차를 역으로 전파하여 가중치를 조정하는 알고리즘으로, 신경망을 학습시키는 핵심 메커니즘이다.
• 손실 함수(loss function): 예측 값과 실제 값 사이의 오차를 측정하는 함수로, 학습 과정에서 최적화의 대상이 되는 목적 함수이다.

 

인공 신경망은 다양한 분야에서 활용된다. 예를 들어, 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 예측 모델링, 게임 인공지능 등 다양한 응용 분야가 있다. 심층 신경망인 심층 학습(Deep Learning)은 인공 신경망의 응용 중 하나로, 많은 수의 은닉 계층을 갖는 신경망을 사용하여 복잡한 문제들을 처리한다.

인공 신경망은 많은 양의 데이터로부터 풍부한 특징을 학습할 수 있어서 기계 학습과 패턴 인식 분야에서 강력한 도구로 인정받고 있다.