Artificial Neutral Network   인공 신경망, 인공 신경회로망

(2022-07-02)

Neutral Network, 신경망, Perceptron, 퍼셉트론


1. 인공 신경망 (Artificial Neutral Network, ANN)

  ㅇ 인간의  구조에 착안,모방하여 만든 기계학습법의 일종

  ㅇ 인간 뇌(腦)의 구조
     - 수백억개의 신경 세포뉴런(Neuron)들이 있고,
        . (뉴런 : 뇌의 정보 처리에 관여하는 기본 세포)
     - 각 뉴런 간을 연결하는 수천만개의 연결부위인,
        . 시냅스(Synapse)들로 구성된 결합체

        . 시냅스 (Synapse)
           .. 신경계를 구성하는 뉴런이 다른 세포신호를 전달할 때 이용되는 연결점

  ㅇ 인간 뇌(腦)의 기능
     - 시냅스로 연결된 적응적,병렬적 신경 회로망을 통해,
     - 감각,기억,판단,운동 기능을 일으키고 조화롭게 발현됨


2. 인공 신경망 특징학습이 가능함
     - 훈련 데이터 집합주면, 연결 강도를 자동 추정하며, 인공 신경망이 만들어짐

  ㅇ 적응적 학습
     - 신경 세포 구조를 적응적으로 변화시키는 것에 의해 학습 함
        . 잘못된 답으로 이끄는 뉴런들 사이의 연결은 약화되고,
        . 올바른 답으로 이끄는 연결은 강화됨

     * 시냅스 가소성 (Synaptic Plasticity) 
        . 시냅스를 통해 신경 전달 물질이 많이 전달되면, 관계 강화됨
        . 그 역이면, 관계 약화됨                                                 

  ㅇ 병렬 정보 처리
     - 정보가 신경망 특정 위치가 아니라 신경망 전체에 동시에 저장되고 처리됨
        . 통상, 노드의 출력이 연결 강도와 곱하여, 계산이 이루어지므로,
        . 각각 독립적으로 계산 처리되면서, 병렬 처리 가능


3. 인공 신경망 주요 모델

  ㅇ 퍼셉트론 (Perceptron)
     - 선형 분류기의 일종
     - 2개의 층을 갖음
        . 왼쪽에 입력을 받는 입력층 (input layer)
        . 오른쪽에 출력을 보내는 출력층 (output layer)
        . (일정 개수의 입력이 활성화되었을 때, 출력을 내보냄)
     - 매개변수 : 가중치(weight), 편향(bias)
        . 가중치(weight) : 각각의 입력 신호에 부여되어, 입력 신호와의 계산을 하고,
           .. 신호 총합이 정해진 임계값(θ; theta,세타)을 넘으면, 1을 출력 (활성화, activation)
           .. 넘지 못하면 0 또는 -1을 출력
        . 입력 신호
           .. 입력 각각에 고유한 가중치(weight)가 부여됨
           .. weight가 클수록, 해당 신호가 중요하다고 봄
        . 사실상, 가중치(weight)를 만들어내는 것이 학습이며, 학습 알고리즘에 따라 다름 

  ㅇ 다층 퍼셉트론 (MLP, Multi Layer Perceptron)
     - 비선형 분류기의 일종
     - ...


4. 학습 방식

  ㅇ 가중 링크 (Weighted Link)
     - 뉴런들 간에 링크로 연결되어 있고, 그에 연관된 수치 가중치가 있어서,
     - 가중치들을 반복적으로 조정하며 학습이 이루어짐

  ㅇ 즉, 가중치 조정으로 프로그램될 수 있는 학습능력을 갖는다고 볼 수 있음


5. 응용분류,예측,평가,합성,제어 등 다양한 분야에 적용 가능함
     - 즉, 일반적인 문제 해결을 위한 수학적 도구로써 주로 활용됨



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