신경망 (Neural Network)

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#개념

신경망(Neural Network) 또는 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간 두뇌의 신경망 구조와 기능을 모방하여 설계된 복잡한 계산 모델이다. 생물학적 뉴런(Neuron)의 연결 방식과 정보 처리 과정을 수학적으로 모델링하여, 데이터로부터 패턴을 학습하고 예측하는 데 사용된다. 신경망은 비선형적인 복잡한 관계를 학습하는 데 강력한 성능을 발휘하며, 다양한 기계 학습 분야에서 핵심적인 역할을 수행한다.

신경망의 기본적인 구조는 입력층(Input Layer), 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer), 그리고 출력층(Output Layer)으로 구성된다. 각 계층은 여러 개의 뉴런(또는 노드)으로 이루어져 있으며, 각 뉴런은 이전 층의 뉴런들과 연결되어 있다. 이러한 연결은 가중치(Weight)라는 매개변수를 가지며, 이 가중치는 학습 과정에서 조정된다. 입력층은 외부 데이터를 받아들이는 역할을 하며, 출력층은 최종 예측 결과를 제공한다. 은닉층은 입력층과 출력층 사이에서 데이터의 복잡한 특징을 추출하고 변환하는 역할을 수행한다.

각 뉴런은 이전 계층에서 전달된 입력값에 해당 연결의 가중치를 곱하고, 여기에 편향(Bias)을 더한 값을 계산한다. 이 값은 활성화 함수(Activation Function)라는 비선형 함수를 통과하여 최종 출력값을 생성한다. 활성화 함수는 신경망에 비선형성을 도입하여 복잡한 패턴 학습을 가능하게 하며, 시그모이드(Sigmoid), ReLU(Rectified Linear Unit), tanh(Hyperbolic Tangent) 등 다양한 형태가 존재한다. 이러한 활성화 함수는 뉴런의 출력값을 특정 범위로 제한하거나, 입력값이 일정 수준을 넘을 때만 활성화되도록 하는 등의 역할을 한다.

이러한 신경망은 다양한 학습 방식을 지원하며, 크게 세 가지로 분류할 수 있다. 지도 학습(Supervised Learning)에서는 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 모델을 학습시키며, 예측값과 실제값 사이의 오차를 최소화하는 방향으로 매개변수를 조정한다. 비지도 학습(Unsupervised Learning)에서는 레이블이 없는 데이터를 사용하여 데이터의 구조나 패턴을 학습한다. 강화 학습(Reinforcement Learning)에서는 에이전트가 환경과 상호작용하면서 보상을 최대화하는 방향으로 학습한다.

학습 과정에서 가장 중요한 알고리즘 중 하나는 역전파(Backpropagation)다. 역전파는 출력층에서 계산된 오차를 사용하여 네트워크의 가중치를 업데이트하는 데 사용된다. 이 과정은 경사 하강법(Gradient Descent)과 같은 최적화 알고리즘과 함께 수행되어, 네트워크의 예측 성능을 점진적으로 향상시킨다.

다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron, MLP)은 신경망의 초기 형태 중 하나로, 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되며, 여러 개의 은닉층을 가질 수 있다. 다층 퍼셉트론은 선형 분류 문제를 넘어 비선형적인 문제도 해결할 수 있으며, 역전파 알고리즘을 통해 가중치를 효율적으로 학습할 수 있다. 이러한 구조에서 영감을 받아 설계된 다양한 신경망 구조 중 대표적인 것으로 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)과 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)이 있다.

합성곱 신경망은 이미지나 비디오 데이터 처리에 특화된 구조로, 합성곱 연산을 사용하여 이미지의 특징을 추출하며, 객체 탐지와 분류 등의 작업에 주로 사용된다. 순환 신경망은 시퀀스 데이터 처리에 적합하며, 이전 단계의 출력을 다음 단계의 입력으로 사용하는 구조로 시퀀스 데이터를 효과적으로 처리하며, 자연어 처리와 같은 분야에서 뛰어난 성능을 보여준다. 신경망은 여러 개의 은닉층을 가진 심층 신경망을 사용하여 더욱 복잡하고 추상적인 특징을 학습할 수 있게 되어 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 음성 인식, 로봇 공학, 의료 진단, 금융 분석 등 다양한 분야에서 폭넓게 사용되고 있다.