[딥러닝] 인공신경망

[딥러닝] 인공신경망

1. 개요

2. 생물학적 신경세포와 인공신경망 비교

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[딥러닝] 인공신경망

 

1. 인공신경망(Artificial Neural Network) 개요

- 인간 두뇌에 대한 계산적 모델을 통해 인공지능을 구현하려는 분야

- 인간의 뇌 구조를 모방 : 뉴런과 뉴런 사이에는 전기신호를 통해 정보를 전달

 

 

2. 생물학적 신경세포와 인공신경망 비교

(1) 신경세포(Neuron)

- 수상돌기(Dendrite) : 다른 신경세포의 축색돌기와 연결되어 전기화학적 신호를 받아들이는 부위

- 축색돌기(Axon) : 수신한 전기화학적 신호의 합성결과 값이 특정 임계값 이상이면 신호를 내보내는 부위

- 신경연접(Synapse) : 수상돌기와 축색돌기 연결부위. 전달되는 신호의 증폭 또는 감쇄

 

(2) 인공 뉴런(Artificial Neuron)

- 신경세포 구조를 단순화하여 모델링한 구조

- 노드(Node)와 엣지(Edge)로 표현

- 하나의 노드 안에서 입력(Inputs)와 가중치(Weights)를 곱하고 더하는 선형구조(linear)

- 활성화 함수(activation function)를 통한 비선형 구조(non-linear) 표현 가능

 

(3) 인공신경망(Artificial Neural Network)

- 여러 개의 인공뉴런들이 모여 연결된 형태

- 뉴런 들이 모인 하나의 단위를 층(layer)이라 하고, 여러 층(multi layer)으로 이루어질 수 있음.

- ex) 입력층(input layer), 은닉층(hidden layer), 출력층(output layer)