밑바닥부터 시작하는 딥러닝

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장

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신경망

신경망

앞 장 배운 퍼셉트론 관련해서는 좋은 소식과 나쁜 소식이 있었습니다. 좋은 소식은 퍼셉트론

으로 복잡한 함수도 표현할 수 있다는 것입니다. 그 예로 컴퓨터가 수행하는 복잡한 처리도 퍼

셉트론으로 (이론상) 표현할 수 있음을 앞 장에서 설명했습니다. 나쁜 소식은 가중치를 설정

하는 작업 (원하는 결과를 출력하도록 가중치 값을 적절히 정하는 작업)은 여전히 사람이 수동

으로 한다는 것입니다. 앞 장에서는

AND

,

OR

게이트의 진리표를 보면서 우리 인간이 적절한

가중치 값을 정했습니다.

신경망은 이 나쁜 소식을 해결해줍니다. 무슨 말인고 하니, 가중치 매개변수의 적절한 값을 데

이터로부터 자동으로 학습하는 능력이 이제부터 살펴볼 신경망의 중요한 성질입니다. 이번 장

에서는 신경망의 개요를 설명하고 신경망이 입력을 식별하는 처리 과정을 자세히 알아봅니다.

아쉽지만 데이터에서 가중치 매개변수 값을 학습하는 방법은 다음 장까지 기다리셔야 합니다.

3.1

퍼셉트론에서 신경망으로

신경망은 앞 장에서 설명한 퍼셉트론과 공통점이 많습니다. 이번 절에서는 퍼셉트론과 다른 점

을 중심으로 신경망의 구조를 설명합니다.

CHAPTER

3