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인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간 뇌의 신경망 구조를 모방하여 만든 머신러닝 모델입니다. 복잡한 패턴 인식, 분류, 예측 등의 작업을 수행하는 데 효과적이며, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 이 글에서는 인공신경망의 기본 개념, 구성 요소, 작동 원리, 그리고 간단한 예제를 통해 인공신경망을 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다.💡 인공신경망이란 무엇인가? (What is Artificial Neural Network?)인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방한 계산 모델입니다. 뇌의 기본 단위인 뉴런(neuron)이 서로 연결되어 복잡한 네트워크를 형성하는 것처럼, 인공신경망은 여러 개의 노..

역전파(Backpropagation)는 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 훈련시키는 데 사용되는 핵심 알고리즘이다. 이 알고리즘은 신경망의 예측이 실제 값과 얼마나 다른지 측정하고, 그 오차를 기반으로 네트워크의 가중치(Weight)와 편향(Bias)을 조정하여 정확도를 향상시킨다. 본 문서에서는 역전파의 기본 원리, 계산 과정, 그리고 실제 코드 예제를 통해 역전파 알고리즘을 자세히 설명한다.💡 역전파(Backpropagation)란?역전파 알고리즘은 신경망의 출력층에서 시작하여 입력층 방향으로 오차를 전파하면서 각 층의 가중치를 업데이트하는 방식이다. 이 과정은 경사 하강법(Gradient Descent)을 사용하여 오차를 최소화하는 방향으로 가중치를 조정한다...

🧠 Feedforward Neural Networks (전방향 신경망) 기초 다지기딥러닝의 세계에 발을 들여놓으셨다면, Feedforward Neural Networks (전방향 신경망)은 가장 먼저 마주하게 될 중요한 개념입니다. 이 글에서는 전방향 신경망의 기본적인 개념과 동작 원리, 그리고 간단한 예시를 통해 이해를 돕고자 합니다.💡 전방향 신경망이란 무엇인가요?전방향 신경망은 가장 기본적인 형태의 인공 신경망입니다. 여기서 '전방향'이라는 이름은 신호가 입력층에서 시작하여 은닉층을 거쳐 출력층으로 '앞으로만' 전달된다는 의미를 담고 있습니다. 즉, 정보의 흐름이 일방통행이라는 것이죠. 간단히 말해, 전방향 신경망은 여러 개의 레이어(층)로 구성되어 있으며, 각 레이어는 노드(node) 또는 뉴..