인공 신경망(뉴럴 네트워크)

뉴런

 

인공신경망을 구성하는 프로세서인 인공 뉴런의 기능은 다음과 같다.

 

단순히 입력된 신호 x = [x1, x2, x3 ... xn]을 연결가중치 w = [w1, w2, w3 ... wn]과 곱한 값을 모두 더 한 다음, 

 

그 결과에 비선형 함수 f를 취하는 것이다. 이때 동일한 입력 x를 가했을 때의 출력은 w에 따라 다른 값이 된다.

 

따라서 정보는 바로 연결 가중치 벡터 w에 저장된다고 볼 수 있다. 

 

출력 y의 값은 다음과 같은 식에 의해 계산된다.

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뉴럴 네트워크

뉴럴 네트워크는 뉴런이 여러개 모여 망(network)을 이룬 것이며 인공 신경망 이라고도 부른다. 

 

뉴럴 네트워크는 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)로 구분할 수 있으며 

 

은닉층의 경우 여러개로 구성될 수 있고 은닉층의 개수가 많 을수록 좀 더 복잡한 내용의 학습이 가능하나 

 

그만큼 연산의 복잡도도 증가하게 된다.