[AI] 간단하게 알아보는 인공신경망의 작동 방식

2022-11-07 2 분 소요

Purpose of this Posting

Signal Transmission in Neurons

인간의 뉴런이 신호를 전달하는 방식에서 고안된 인공신경망을 알아보기 위해 먼저 뉴런의 구조와 신호 전달 방식을 알아보아야 합니다.

뉴런의 구조 및 신호 입력

뉴런에 신호가 입력되면 신경 세포체는 입력된 신호를 모두 더합니다. 그리고 더한 신호를 다른 뉴런에게 전달하고 임계값을 넘을 경우 신호가 전달되고 임계값을 넘지 못하는 경우에는 무시합니다.

이때, 입력된 신호마다 상대적으로 중요한 신호가 존재하고, 상대적으로 중요하지 않은 신호가 존재합니다.

그래서 단순히 신호를 전달하는 것이 아니라 가중치라는 것이 신호에 부여되는데, 이는 신호의 중요도를 보여준다고 할 수 있습니다.

임계값을 넘지 못해 신호가 전달되지 않으면 출력 값이 0, 임계값을 넘어 신호가 전달되면 출력 값이 1이라고 해보겠습니다.

이를 그래프와 수식으로 나타내면 아래와 같습니다.

계단 함수 그래프 및 수식

위 함수는 계단 함수(Step Function)로, 임계값을 넘으면 1(신호 전달 의미)을 출력하고, 임계값을 넘지 못하면 0(신호를 전달하지 않는다는 것을 의미)을 출력합니다.

뉴런 그림이 아닌, 단순화된 모형으로 나타내면 아래와 같습니다.

단순 모형으로 표현한 뉴런 신호 전달 과정

뉴런의 신호 전달 과정을 알아보았으니, 인간의 뉴런이 신호를 전달하는 방식에서 고안된 인공신경망의 작동 방식에 대해 더욱 이해하기 수월할 것입니다.

우선 인공 신경망의 신호 전달 과정을 알아보기 앞서 인공 신경망의 기본적인 구조에 대해 간단하게 알아보도록 하겠습니다.

인공 신경망의 간단한 구조

인공 신경망은 입력층, 중간층(은닉층), 출력층으로 구성되어 있습니다.

인공 신경망의 구조가 복잡해 보이긴 하지만, 뉴런의 신호 전달 방식을 본떠 만든 것이기 때문에 앞에서 알아본 내용을 토대로 설명드리도록 하겠습니다.

입력층에 존재하는 노드(신호를 받거나 신호를 주는 원들을 “노드”라고 합니다.)들은 단순하게 받은 신호를 그대로 중간층에 있는 노드들에게 전달합니다.

중간층에 존재하는 노드들은 뉴런이 신호 전달하는 방식과 동일하게 연산이 이루어집니다.

즉, 입력층에 존재하는 노드들이 얻은 신호를 그대로 전달한 신호들과 각 신호들에 부여된 가중치와의 곱들의 합을 계산하고 임계점을 기준으로 출력층의 노드들에 신호 전달을 할지 말지를 결정합니다.

마지막으로, 출력층은 중간층으로부터 받은 신호를 통해 출력층에 존재하는 노드들과 서로 비교하여 결과 값을 내놓습니다.

이렇게 뉴런의 신호 전달 방식과 인공 신경망의 작동 방식은 매우 유사하고 뉴런의 신호 전달 방식을 먼저 이해하면 더욱 인공 신경망의 작동 방식을 이해하는데 수월할 것이라 생각하여 글의 구성을 본문과 같이 구성해보았습니다.

뉴런의 신호 전달 방식과 인공 신경망의 간단한 작동 방식을 알아보았으니, 다음 포스팅에서는 조금 더 자세히 인공 신경망을 알아볼 수 있는 내용을 가져올 수 있도록 하겠습니다.

이번 포스팅에서는 가볍게 아..! 인공 신경망의 작동 방식과 뉴런의 신호 전달 방식은 매우 유사하구나 라는 느낌 정도를 받으셨다면 충분합니다.

각 층이 자세히 어떤 역할을 하는지는 추후 포스팅에서 자세히 설명하도록 하겠습니다.

(이번 포스팅에서는 아… 인공 신경망은 이러한 구조를 지니고 있구나 정도만 이해하시고 넘어가시면 될 것 같습니다.)

이상으로 글을 마치도록 하겠습니다.

더욱 더 좋은 글로 다시 찾아뵙도록 하겠습니다.

감사합니다.