활성화함수2 지능의 탄생: 인간 뇌를 모방한 인공신경망(ANN)의 구조와 작동 원리 심층 분석 인공지능의 비약적인 발전을 이끈 핵심 기술인 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간의 뇌 구조를 생물학적으로 모방한 알고리즘입니다. 인간의 뇌가 약 860억 개의 뉴런이 복잡한 시냅스 연결을 통해 정보를 처리하고 학습하듯, 인공신경망 역시 가상의 노드와 이들을 잇는 가중치 시스템을 통해 데이터를 처리합니다. 이러한 구조는 단순히 데이터를 분류하는 수준을 넘어 사물 인식, 자연어 이해, 그리고 복잡한 의사결정 등 인간 고유의 지적 영역을 기계가 수행할 수 있게 하는 토대가 되었습니다. 본 글에서는 인공신경망을 지탱하는 세 가지 핵심 축인 뉴런(Neuron), 층 구조(Layer Structure), 그리고 활성화 함수(Activation Function)를 중심으로 그 .. 2025. 12. 5. 인공 지능의 심장: 딥러닝 작동 원리 완전 해부 (뉴런, 층, 역전파) 2025년 현재, 딥러닝은 단순한 기술적 유행을 넘어 인류의 삶을 근본적으로 바꾸는 파괴적 혁신의 동력이 되었습니다. 자율주행차가 도로를 읽고, 생성형 AI가 인간과 대화하며, 의료 AI가 암세포를 판독하는 그 모든 경이로운 장면 뒤에는 인간의 뇌 구조를 수학적으로 모사한 인공 신경망(Artificial Neural Network)이 자리 잡고 있습니다. 딥러닝은 방대한 비정형 데이터 속에서 기계가 스스로 특징을 추출하고 학습하는 '심층 학습'의 정수를 보여줍니다. 본 글에서는 딥러닝 모델을 구성하는 가장 기초적인 지능 단위인 뉴런, 이들이 수직적으로 결합하여 복잡한 패턴을 인식하는 층(Layer), 그리고 모델이 오차를 통해 스스로 지능을 고도화하는 역전파(Backpropagation)라는 세 가지 핵.. 2025. 11. 28. 이전 1 다음
