아모에요

퍼셉트론이란 인공지능의 기반과 같은 알고리즘으로 신경계에서 뉴련이 연결된 구조를 본떴다. 영혼이 담겨있어서 자아를 가지는 것처럼 보이는 인간의 뇌도 결국 수억개의 뉴런에 의해 구성된 복잡한 신경 조직일 뿐이고, 이에 영감을 얻은것이 바로 인공신경망이다. 글로는 이해가 되지 않을 것이니 퍼셉트론의 구조를 설명하면서 인간의 신경계와의 유사성을 설명하겠다. 퍼셉트론은 하나의 뉴런과 같다. 하나의 뉴런은 가지돌기(수상돌기)가 여러개의 뉴런과 연결되어 있어서 신경전달물질을 통해 자극이 전달되며, 가지돌기는 신경세포체를 거쳐 축삭돌기를 통해 자극이 전달될수도, 전달되지 않을 수도 있다. 하나의 퍼셉트론은 입력값이 여러개의 가중치에 곱해져서 합쳐지고, 편향값이 더해진 다음, '활성 함수'를 거쳐 최종적으로 출력값이 ..

합성곱 신경망은 지금까지의 신경망과는 약간 다른 구조를 갖는다. 일반적인 신경망은 인접하는 모든 계층과 연결된 구조를 갖는데, 이를 완전연결이라 하며 완전연결된 계층을 Affine계층이라고 한다. 예를 들어서 층이 4개인 완전연결 신경망은 다음과 같이 나타난다. 각 층마다 Affine계층과 ReLU 활성함수가 존재해서 데이터를 처리하고, 마지막 층에서는 Softmax함수로 최종결과를 출력한다. ​ 반면 CNN은 Conv계층(합성곱 계층) 과 Pooling계층(통합 계층)이 나타난다. 각 층마다 Conv계층과 ReLU 활성함수가 연속으로 존재하며, 뒤에 Pooling 계층이 존재할수도 하지 않을수도 있다. 출력층과 가까운 층에서는 Affine-ReLU의 조합을 사용하기도 한다. 마지막 출력층에서는 Affi..