제가 공부한 것을 정리할 겸, 인터넷을 통해 지식을 전달함으로써 제 공부에 도움을 주신 많은 분들처럼 저 또한 누군가에게 도움이 되고자 글을 적어봅니다.

제가 예전에 공부하면서 정리해두었던 내용을 다시 글로써 옮깁니다. 따라서 내용들 안에 잘못된 설명이나 표현들이 있을 수 있습니다. 혹시 그러한 내용을 발견하셨다면 지적 부탁드립니다. 감사합니다.

한국어와 영어가 혼용되는 단어들이 있습니다.(기계학습과 Machine learning 등)

Neural Network

Neural Network(신경망) 은 기계학습을 위한 알고리즘으로 인공신경망(ANN, Artificial neural network) 가 더 정확한 표현이지만 보통 줄여서 말합니다.

생물체의 신경 시스템(Nervous system) 을 보면, 수상돌기(Dendrite) 로부터 자극을 받아들이고 신경세포체(Soma) 에서 외부 자극에 대한 판정을 거쳐 다른 뉴런으로 신호를 보낼 것인가를 결정하게 됩니다. 축삭돌기(Axon) 는 다른 뉴런으로 전기 자극을 보내는 역할을 하며 이때 시냅스(Synapse) 가 마지막으로 전달될 신호의 세기(Weight, Strength) 를 결정합니다.

ANN 은 기본적으로 뇌에 있는 신경세포의 신호전달 과정을 모방하여 인공적으로 구성한 네트워크입니다. 이런 네트워크를 컴퓨터상에 인공적으로 구성하는 것이 의미 있는 이유는 인간의 고등적인 특징(High capability) 인 학습과 인지를 컴퓨터가 할 수 있게 해준다는 것에 있습니다.

예를 들어, 갓난 아이가 사자 그림을 반복학습하게 되면 사자를 인식할 수 있도록 전기신호 전달 경로들이 활성화될 것입니다. 이처럼 사자 그림을 인공지능 모델이 ANN 을 통해 반복학습하게 되면 사자를 인식할 수 있는 능력을 구현하게 되는 것입니다.

Perceptron 의 정의와 설명(작성중)

참조

https://en.wikipedia.org/wiki/Nervous_system