1 개요편집
Artificial Neural Network. 인공신경망. 생체의 신경망을 흉내 낸 기계학습 모델. 뉴런의 기본 작동방식을 모방한 것이다.(가지돌기에서 신호를 받고, 신경세포체에서 일정신호를 넘기면 축삭돌기로 전기신호를 내보낸다.)
각 노드(뉴런)에 가중치를 지정하여 외부에서 해당 값을 넘어설 때에만 신호를 내보내도록 하는 방식이 기본 아이디어이다.
들어오는 값들은 가중치에 의해 결정되고, 나가는 값은 활성화함수에 의해 결정된다.
1개의 층으로 AND, OR, NOT 등의 기초 논리소자의 역할을 할 수 있다.
하지만, NOR은 1개 층으로 구현이 안되어 2개의 층을 이용하여 구현하는데, 이때문에 은닉계층을 만들게 된다.
1.1 작동단계편집
3개의 층을 거친다.
| 단계 | 설명 |
|---|---|
| 입력계층 | 들어온 신호에 가중치를 곱해 다음단계로 보낸다. |
| 은닉계층 | 받은 벡터에 활성화함수를 적용해 뉴런의 동작을 흉내낸다.
이후 새로운 가중치행렬을 곱해 출력계층으로 보낸다. |
| 출력계층 | 활성화함수를 적용해 외부로 최종 출력한다. |
2 활용편집
분류와 회귀에 사용된다.