[딮러닝 튜토리얼] 섹션 1 - 1.Neural Network 소개

본 게시물은 유데미의 AI 완전정복을 위한 딮러닝 튜토리얼 part1을 듣고 작성되었습니다.

 

Neural Network

원래의 이름은 artificial neural network이었다.

인간의 두뇌를 모방해서 만들어 내기 위한 연구에서 시작되었다

인공 신경망은 두뇌의 신경세포, 즉 뉴런이 연결된 형태를 모방한 모델이다. 인공신경망은 간단히 신경망이라고도 한다.

 

생물학적 뉴런

인간의 뇌는 1000억 개가 넘는 신경세포가 100조 개 이상의 시냅스를 통해 병렬적으 연결되어있다.

뉴런의 기능

• Input : 수상돌기(dendrite)로 부터 들어온 input 시그널
• Reservoir : Cell body가 신호를 저장
• Output : 신체 세포에 저장돈 신호의 양이 임계값보다 크면 cell body가 축삭(axon)을 통해 신호를 방

 

 

인공신경망 뉴런

위 그림에서 수상돌기(dendrite)역할을 하는 것은 x1,x2,...,xn와 이들의 각각 가중치 w1,w2,...,wn이다.

 

Neural net에서는 이 x와 w를 곱하여 쭉 더한 값을 계산한다. 이를 summation이라고 한다.

summation : x1w1 + x2w2 + ... + xnwn

 

이때 이 summation이 0보다 크면 1을 아니면 0을 출력하는 것을 activation function이라고 부른다.

 

 

인공 두뇌는 이런 인공 뇌세포들을 아래와 같이 연결해둔 상태이다.