인공신경망(ANN) 기초

1. 인공 신경망 (Artificial Neural Network, ANN)

• 생물학의 신경망(동물의 중추신경계 중 특히 뇌)에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘
• 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런(노드)이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜 문제 해결 능력을 가지는 모델

 

2. 인공 신경망의 활성 함수 (Activation Function)

• 인공 신경망에서 입력을 변환하는 함수
• 대표적으로 ReLU, 시그모이드 함수 등

 

 

3. ANN Layers

 

 

• 인풋  > 결과 > 인풋 > 결과 ... 를 통해, 최종 출력까지 간다. (forward propagation)
• 각 노드 연결을 나타내는 숫자(가중치 w) 값을 구하는 것이 핵심
• 여러 개의 은닉층으로 이 층이 깊어진 것이 심층신경망(Deep Neural Network, DNN)이다.

•