인공신경망의 기본 구조 – 뉴런, 층, 가중치의 원리
딥러닝을 처음 접했을 때, ‘신경망’이라는 용어가 마치 사람의 뇌를 그대로 구현한 것처럼 들려서 매우 복잡한 구조일 것이라고 생각했습니다. 하지만 실제로 인공신경망의 구조를 하나씩 살펴보니, 뉴런과 층, 가중치 같은 간단한 개념들이 반복적으로 조합되어 매우 유연하고 강력한 모델이 만들어진다는 사실이 흥미로웠습니다. 이번 글에서는 인공신경망의 가장 기본이 되는 구조 요소들과 그 작동 원리를 단계적으로 정리해보겠습니다. 뉴런의 개념과 수학적 표현 인공신경망은 생물학적 뇌의 뉴런 구조에서 영감을 받아 만들어졌으며, 그 기본 단위는 ‘뉴런’이라 불리는 계산 단위입니다. 인공 뉴런은 여러 입력값을 받아들이고, 그 입력에 가중치를 곱한 후 더한 값을 비선형 함수에 통과시켜 출력값을 생성합니다. 이러한 작동 방식은 수학적으로 다음과 같이 표현됩니다. 입력 벡터를 x, 가중치 벡터를 w, 편향을 b라고 할 때, 뉴런의 출력은 다음과 같습니다: y = f(w·x + b) 여기서 f는 활성화 함수로, 선형 결합 결과를 비선형적으로 변환하는 역할을 합니다. 대표적인 활성화 함수에는 시그모이드, 하이퍼볼릭 탄젠트, 렐루 등이 있으며, 각기 다른 특성에 따라 문제에 맞게 선택됩니다. 이처럼 뉴런 하나는 입력을 받아 단순한 연산을 수행하는 계산 단위이지만, 이들이 모여 층을 이루고, 여러 층이 결합되면 매우 복잡한 함수도 근사할 수 있게 됩니다. 뉴런의 개수, 연결 방식, 활성화 함수의 선택은 모델의 표현력과 성능에 큰 영향을 미칩니다. 층 구조 – 입력층, 은닉층, 출력층 인공신경망은 뉴런이 층 형태로 구성된 구조이며, 일반적으로 입력층, 은닉층, 출력층으로 나뉩니다. 입력층은 외부 데이터를 받아들이는 역할을 하며, 은닉층은 입력된 정보를 가공하고 변환하는 중간 처리 단계입니다. 출력층은 최종 예측값을 생성합니다. 예를 들어 이미지 분류 문제의 경우, 입력층은 픽셀 값들을 받아들이고, 은닉층에서는 특징을 추출하며, 출력층에서는 클래스에 해당하는 확률을 출...
