딥러닝

신경망(Neural Network) – 딥러닝의 기본적인 구조

입력층(Input Layer)

입력층은 신경망의 첫 번째 층으로, 외부 데이터를 신경망에 전달하는 역할을 합니다. 이 데이터는 이미지, 텍스트, 숫자 등 다양한 형태로 올 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 인식의 경우, 각 픽셀 값이 입력값으로 들어갑니다. 입력층은 데이터의 원시 값을 그대로 받아들이며, 그 후 다음 층으로 전달됩니다.

숨겨진층(Hidden Layers)

숨겨진층은 신경망에서 가장 중요한 역할을 합니다. 여러 개의 숨겨진층을 두는 이유는 데이터에서 복잡한 특징을 학습하기 위해서입니다. 각 층은 입력 값을 가중치와 편향을 이용해 처리한 후, 그 결과를 활성화 함수를 통해 변환하여 다음 층으로 전달합니다. 각 숨겨진층은 점점 더 추상적이고 복잡한 특징을 학습할 수 있도록 설계되어 있습니다. 예를 들어, 이미지 인식에서는 초기 층에서 엣지를 인식하고, 깊은 층으로 갈수록 얼굴, 객체와 같은 복잡한 특징을 인식할 수 있습니다.

출력층(Output Layer)

출력층은 신경망의 최종 결과를 도출하는 층입니다. 출력층은 문제의 목표에 맞는 형식으로 데이터를 변환합니다. 예를 들어, 이진 분류 문제에서는 출력층에 두 개의 뉴런을 사용하여 각 클래스의 확률을 출력할 수 있고, 다중 클래스 분류에서는 각 클래스에 대한 확률을 출력합니다. 출력층의 활성화 함수는 문제에 맞게 설정되며, 소프트맥스(Softmax) 또는 시그모이드(Sigmoid) 함수가 자주 사용됩니다.

가중치(Weight)와 편향(Bias)

각 뉴런 간의 연결은 **가중치(Weight)**로 조정됩니다. 가중치는 입력 값이 각 뉴런에 미치는 영향력을 결정하며, 학습 과정에서 최적화됩니다. 또한, **편향(Bias)**은 가중치와 상관없이 뉴런에 추가되는 값으로, 모델이 더 유연하게 학습할 수 있도록 돕습니다. 가중치와 편향은 신경망의 학습 과정에서 역전파(Backpropagation) 알고리즘을 통해 최적화됩니다.

활성화 함수(Activation Function)

활성화 함수는 신경망에서 중요한 역할을 합니다. 각 뉴런에서 계산된 선형 값을 비선형적인 값으로 변환하는 함수입니다. 이를 통해 신경망은 복잡한 패턴과 관계를 학습할 수 있게 됩니다. 대표적인 활성화 함수로는 ReLU(Rectified Linear Unit), Sigmoid, Tanh 등이 있습니다. ReLU는 가장 널리 사용되는 함수로, 음수는 0으로 출력하고 양수는 그대로 출력하여 계산을 효율적으로 처리합니다.