뉴런의 구성
인간의 뇌는 수많은 뉴런(신경 세포)으로 구성되며, 뉴런은 시냅스로 연결된다.
뉴런의 동작 원리
뉴런은 입력 신호를 받아 가중치를 적용하고, 계산한 출력 신호를 다른 뉴런에 전달한다.
인공 신경망(ANN)뉴런과 시냅스의 작동 원리를 모방한 모델
가중합 계산
입력값과 가중치를 곱하고 이 값들을 합산한다.
출력 결정
가중합이 활성화 함수에서 임곗값을 넘으면 1, 그렇지 않으면 0을 출력한다.
퍼셉트론
선형 문제
하나의 직선으로 나눌 수 있는 문제를 해결한다.
다층 신경망(MLP)
비선형 문제
여러 퍼셉트론이 상호 작용해 복잡한 문제를 해결한다.
입력층 데이터를 입력은닉층 입력을 변환출력층 예측값을 출력
심층 신경망
많은 수의 은닉층을 가진 신경망
딥러닝
심층 신경망으로 복잡한 패턴을 학습하는 분야
핵심은닉층이 많아질수록 신경망이 더 깊다(deep)고 표현한다.