본문 바로가기

뉴럴네트워크4

신경망의 구조 – 입력층, 은닉층, 출력층 완벽 이해하기 딥러닝을 공부하다 보면 가장 먼저 접하는 단어가 바로 "신경망(Neural Network)"입니다. 그리고 그 구조를 이해하는 데 있어 가장 기본이 되는 개념은 바로 **입력층, 은닉층, 출력층**입니다. 신경망은 단순한 선형 모델과 달리 여러 개의 노드(Node)와 층(Layer)으로 구성되어 있으며, 데이터가 입력에서 출력으로 흐르면서 점점 더 복잡한 패턴을 학습합니다. 이번 글에서는 인공신경망의 기본 구조를 이루는 세 가지 층에 대해 쉽고 명확하게 정리해보겠습니다.📚 목차1. 신경망이란 무엇인가?2. 입력층(Input Layer)3. 은닉층(Hidden Layer)4. 출력층(Output Layer)5. 층 구조가 중요한 이유6. 마무리 요약1. 신경망이란 무엇인가?신경망(Neural Networ.. 2025. 4. 9.

신경망의 세계: FNN과 ANN, 그 깊이 있는 이해 신경망의 세계: FNN과 ANN, 그 깊이 있는 이해딥러닝의 기본을 구성하는 신경망, 그 중심에는 FNN과 ANN이 있습니다. 지금부터 그 차이와 핵심 개념을 간단하고 명확하게 알아보겠습니다!안녕하세요, 인공지능 enthusiast 여러분! 오늘은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 기초 중 기초라 할 수 있는 FNN(Feedforward Neural Network)에 대해 이야기해보려 합니다. 저도 처음 딥러닝을 공부할 때 가장 먼저 접했던 개념이었고, 이 기본 개념을 제대로 이해하고 나니 이후 공부가 훨씬 수월해졌던 기억이 납니다. 그럼 함께 시작해볼까요?목차신경망의 기초: ANN이란? FNN: 순방향 신경망이란 무엇인가? FNN의 다양한 이름들 FNN의 주요 특징 .. 2025. 3. 27.

딥러닝이 복잡한 문제를 해결하는 이유 여러분, 왜 딥러닝이 이렇게 복잡한 문제를 잘 푸는지 궁금하지 않으셨나요? 오늘 그 비밀을 알려드릴게요.안녕하세요, 여러분! 최근에 머신러닝과 딥러닝 수업을 들으면서 "왜 딥러닝이 문제를 더 잘 푸는가?"라는 질문을 자주 받곤 했어요. 저도 처음에는 복잡하게만 느껴졌는데요, 공부를 하다 보니 그 구조와 원리를 이해하면 꽤 흥미롭더라고요. 그래서 오늘은 딥러닝의 '비선형 합성 함수' 구조가 어떻게 복잡한 문제를 해결하는지, 또 'Old learning' 알고리즘과의 차이는 무엇인지에 대해 이야기해보려고 합니다. 같이 한번 깊이 파고들어볼까요?목차합성 함수와 비선형성의 비밀 딥러닝과 얕은 신경망의 차이 Old learning 알고리즘 vs 딥러닝 파라미터가 많은 모델이 왜 유리한가? 과적합 문제와 데이터 양.. 2025. 3. 23.

머신러닝과 뉴럴 네트워크에 대한 이해하기 뉴럴 네트워크의 원리와 구조를 쉽고 명확하게 알려드립니다. 머신러닝의 기본에서 뉴럴 네트워크로가장 기본적인 머신러닝 모델은 입력 데이터와 출력 사이의 관계를 단순한 직선으로 표현합니다. 이런 단순한 모델은 '퍼셉트론'이라고 불리며, 원시적인 형태의 인공지능 모델입니다.하지만 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 더 정교한 접근 방식이 필요했습니다. 그래서 등장한 것이 바로 뉴럴 네트워크입니다.이 모델은 인간의 뇌, 특히 뉴런과 시냅스의 작동 방식에서 영감을 받았습니다. 물론 실제 뇌를 완벽하게 모방한 것은 아니지만, 기본적인 동작 원리를 차용한 것입니다.뉴럴 네트워크의 구조뉴럴 네트워크는 여러 층(레이어)으로 구성됩니다: 입력 레이어: 데이터가 처음 들어오는 곳 은닉 레이어(히든 레이어): 중간에 위치한 '생.. 2025. 3. 22.

이전 1 다음

티스토리툴바