여러분은 어떻게 손글씨 숫자 ‘3’을 알아볼 수 있을까요? 픽셀이 흐릿하게 표현된 28×28 이미지도, 다양한 필체의 ‘3’도 순식간에 인식합니다. 이는 인간 뇌의 놀라운 능력이지만, 컴퓨터가 같은 작업을 하려면 신경망(Neural Network)이라는 복잡한 구조가 필요합니다. 이 글에서는 손글씨 인식 신경망의 구조를 단계별로 해부하고, 머신러닝의 핵심 원리를 쉽게 설명합니다.
신경망은 입력층(Input Layer), 은닉층(Hidden Layer), 출력층(Output Layer)으로 구성됩니다.
각 뉴런은 이전 계층의 뉴런과 가중치로 연결됩니다.
[math]
\text{활성화} = \sigma(\text{가중치 합} + \text{편향})
[/math]
신경망의 복잡한 연결은 행렬 곱셈으로 간결하게 표현됩니다.
ReLU(x) = max(0, x)
로, 학습이 빠르고 성능이 우수합니다.이 신경망은 13,000개의 가중치와 편향을 조절해 학습합니다.
신경망은 단순한 뉴런의 연결을 통해 복잡한 패턴을 인식하는 수학적 함수입니다. 손글씨 인식은 신경망의 기본 원리를 이해하기 위한 시작점이며, 다음 글에서는 학습 과정과 역전파를 깊이 있게 다룰 예정입니다.
Q1. 왜 은닉층이 2개인가요?
Q2. ReLU가 Sigmoid보다 좋은 이유는?
Q3. 실제 코드는 어디서 볼 수 있나요?
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