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신경망

영문명	Neural Network
분야	[[인공지능]], [[딥러닝]]
기원	1943년 (McCulloch-Pitts)

'''신경망'''(Neural Network, 인공신경망)은 인간 뇌의 뉴런 구조를 모방한 [[머신러닝]] 모델입니다. [[딥러닝]]의 기반이 되며, 현대 AI의 핵심 기술입니다. == 개요 == 신경망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성됩니다. 각 층의 뉴런(노드)들이 연결되어 정보를 처리하고, 가중치를 조절하며 학습합니다. == 기본 구조 == === 뉴런 === 입력을 받아 가중합을 계산하고 활성화 함수를 적용. === 층 (Layer) === * '''입력층''': 데이터 입력 * '''은닉층''': 특징 추출 * '''출력층''': 결과 출력 === 가중치 === 연결의 중요도를 나타내는 값. === 활성화 함수 === ReLU, Sigmoid, Tanh 등. == 주요 유형 == === 완전연결 신경망 === 모든 뉴런이 연결된 기본 형태. === CNN === 합성곱 신경망. [[컴퓨터 비전]]에 사용. === RNN === 순환 신경망. 시퀀스 데이터 처리. === 트랜스포머 === [[대규모 언어 모델]]의 기반. 어텐션 메커니즘 사용. == 학습 방법 == === 순전파 === 입력에서 출력으로 계산. === 역전파 === 오차를 역방향으로 전파하여 가중치 업데이트. === 경사하강법 === 손실 함수를 최소화하는 방향으로 학습. == 딥러닝 == 은닉층이 여러 개인 "깊은" 신경망을 [[딥러닝]]이라 합니다. == 관