인공 신경망
Neural network
다른 표기: 뉴럴 네트워크 · 신경망
입력에 가중치를 곱하고 더해 다음 층으로 넘기는 계산 단위를 층층이 쌓은 구조.
이름은 뇌에서 왔지만 뇌를 그대로 흉내 낸 것은 아닙니다. 숫자를 곱하고 더하는 아주 단순한 계산을 아주 많이 쌓아 복잡한 관계를 만들어 냅니다.
학습은 답과 얼마나 틀렸는지를 재고, 그 오차를 거꾸로 돌려 가중치를 조금씩 고치는 과정입니다. 이 방식을 역전파라고 부릅니다.
가중치의 개수를 파라미터라고 하고, 이 숫자가 모델 크기를 말할 때 쓰입니다.
- 역전파오차를 거꾸로 흘려 가중치를 고치는 학습 방법입니다.
- 크기파라미터 수가 곧 성능은 아닙니다. 데이터와 목적이 더 중요합니다.