인공신경망의 기본 원리와 정복의 시작

인공신경망은 단순한 수식의 집합이 아니다. 그것은 미지의 데이터를 해석하고, 복잡한 현실 세상을 이해하게 만드는 일종의 '지능 엔진'이다. 신경망의 힘은 구성 요소들을 유연하게 결합해, 인간이 설명하기 버거운 패턴까지 스스로 파악한다는 데 있다. 우리는 이 강력한 도구의 핵심 원리를 하나씩 정복해 나가 멀리 내다볼 수 있다.

뉴런 – 가장 작은 단위, 가장 큰 역할

모든 인공신경망의 시작은 '뉴런'에서 출발한다. 뉴런은 입력값을 받아, 가중치를 곱하고, 그 결과에 바이어스를 더한 뒤, 활성화 함수를 거쳐 출력을 만들어낸다. 이 과정은 인간 두뇌의 신경세포처럼 단순하지만, 네트워크를 이루면 엄청난 정보 처리 능력을 발휘한다. 하나의 뉴런이 결정하는 것은 작아 보여도, 수백 수천 개가 층을 이루면 복잡한 문제도 거뜬히 해결한다.

층 – 계층적 사고의 힘

신경망의 핵심은 층의 구조에 있다. 입력층은 세상으로부터의 신호를 받아들이고, 은닉층에서는 정보가 복합적으로 가공된다. 이 은닉층의 깊이와 너비가 신경망의 표현력을 결정짓는다. 마지막 출력층은 우리가 궁금해 하던 답을 보여준다. 복잡한 패턴을 인식하는 능력도, 이런 다층 구조에서 비롯된다.

가중치 – 학습의 본질을 쥐다

각 연결에는 '가중치'가 존재한다. 이 값들이야말로 신경망이 학습을 통해 변화시켜 가는 본질적인 요소다. 모든 입력이 동일하지 않기에, 실세계의 중요도를 반영하기 위해 가중치는 끊임없이 조정된다. 네트워크는 목표에 맞게 가중치를 바꾸며 최적의 해법을 찾아 나간다.

활성화 함수 – 비선형성의 마법

가중치와 바이어스까지 합해진 신호는 활성화 함수를 지나야 다음 단계로 전달된다. 이 과정은 단순한 계산 결과에 변화를 주어, 신경망이 비선형적인 문제도 거뜬히 풀 수 있게 해 준다. Sigmoid, ReLU, Tanh 등 다양한 종류가 존재하며, 문제의 특성에 맞게 선택된다. 활성화 함수 덕분에 신경망은 단선적 사고를 벗어나 얽힌 세상의 복합 신호를 읽어낸다.

작은 단위, 위대한 혁신

뉴런 하나, 가중치 하나, 층 하나는 미미해 보이지만, 이 작은 요소들이 촘촘히 얽혀 거대한 지능을 이룬다. 인공신경망의 세계를 정복하는 일은 이 단위들을 이해하고 다루는 데서 출발한다. 깊은 계층, 복잡한 연결, 미묘한 조정 속에서 인공신경망은 자신의 잠재력을 드러낸다. 우리의 도전은 이 시스템 안에서 정교한 조율과 설계로 새로운 가능성을 켜 나가는 것이다.