신경망은 인공지능 분야에서 가장 중요한 알고리즘 중 하나로, 딥러닝의 핵심이기도 합니다. 이번 포스트에서는 파이썬을 사용하여 신경망을 구현하는 기초적인 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 신경망 기본 구조

신경망은 입력층, 은닉층 및 출력층으로 구성되어 있습니다. 각 층은 노드로 이루어져 있고, 노드간에는 가중치로 연결되어 있습니다. 입력값은 입력층을 통해 받고, 신경망을 통과하여 출력값을 얻습니다.

2. 활성화 함수

활성화 함수는 신경망의 출력을 결정하는 데 사용됩니다. 대표적인 활성화 함수인 시그모이드와 ReLU 함수가 있습니다. 시그모이드 함수는 0과 1 사이의 값을 출력하며, ReLU 함수는 0 이상의 값을 출력합니다.

# 시그모이드 함수
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + math.exp(-x))

# ReLU 함수
def relu(x):
    return max(0, x)

3. 순전파

순전파는 입력층에서 출력층까지 신경망을 통과시키는 과정을 말합니다. 각 노드마다 입력값에 가중치를 곱하고, 활성화 함수를 거쳐 다음 층으로 값을 전달합니다.

4. 역전파

역전파는 신경망의 오차를 역으로 전파하여 가중치를 조정하는 과정을 말합니다. 출력값과 실제값의 차이를 계산하여 각 가중치의 기여도를 조정하고, 오차를 최소화하는 방향으로 신경망을 훈련시킵니다.

마무리

이번 포스트에서는 신경망의 기본 구조와 활성화 함수, 그리고 순전파와 역전파에 대해 간단히 알아보았습니다. 파이썬을 사용하여 신경망을 구현하는 것은 복잡해 보일 수 있지만, 기초적인 개념에 대해 이해한다면 구현에 도전해볼 수 있을 것입니다. 딥러닝을 공부하고 싶은 분들에게는 이 포스트가 도움이 되었기를 바랍니다.

[Reference]

• 시그모이드 함수
• ReLU 함수

#AI #머신러닝