인공신경망이란

인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)이란 생물학의 신경망에서 영감을 얻은 학습 알고리즘입니다. 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜 문제해결능력을 가지는 비선형 모델이라고 설명할 수 있습니다.(자극을 전달 받고! 전달할지 말지 정하고! 전달하고!, 기능만 살려서 표현해보자!)

ANN은 노드(동그라미)와 엣지(선)로 이루어져있습니다.
선은 웨이트(중요도)와 바이어스(민감도)라는 학습 매개변수를 의미하고 있습니다.

노드는 각 가중치와 입력값의 합과 그 합을 Activation Function이용하여 비선형 변환을 해주는 것을 의미하고 있습니다.

 

위 그림과 같이 노드끼리 모두 연결되어 있는 층을 FC(Fully-connected) layer라고 부릅니다.

모든 layer가 FC layer인 신경망을 MLP라고 부르기도 합니다.

(Perceptron은 unit step function을 활성화 함수로 사용하는 인공 신경을 의미하지만 MLP는 임의 활성화 함수를 사용하는 인공 신경망을 의미한다고 합니다!)

 

이로서 인공신경망 역시 크게 보았을 땐 함수의 형태와 비슷하기때문에 인공신경망은 함수다! 라고 볼 수 있을 것 같습니다! 

 

 

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