[딥러닝 이론] Artificial Neural Network(인공신경망)

이 글은 모두의 딥러닝 시즌1을 기반으로 작성한 글입니다.

 

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https://ko.wikipedia.org/wiki/신경_세포

인간의 신경계를 구성하는 세포인 뉴런을 기반으로 단일 뉴런 연산을 만들었다.

 

 

 

https://velog.io/@ssu_hyun/n411-신경망Artificial-Neural-Networks-기초

위에 사진은 뉴런 n개를 연결한 것이다.

입력x에 가중치w를 곱한 값에 bias를 합한 값들을 모두 더한 뒤, 그 값이 Activation function의 임계치에 도달하면 1로 출력되고 임계치의 도달하지 못하면 0으로 출력된다.

 

이것을 하나의 노드라고 한다.

 

 

 

위에서 설명한 노드들을 여러 layer로 연결한 것이 Artificial Neural Network이다.

 

 

 

하지만 이 Neural Network는 OR이나 AND 문제는 풀 수 있지만 XOR 문제는 풀 수 없다.

따라서 XOR 문제를 풀기 위한 방법이 제시되었는데 그것이 바로 Backpropagation이다.

 

Backpropagation에 대해서는 다음 글에서 설명하겠다.