뉴런(Neuron)이란?

이전 수업에서 신경망(Neural Network)은 여러 개의 뉴런으로 구성된 인공지능 모델이라는 것을 배웠습니다.

이번 수업에서는 신경망의 기본 단위인 뉴런의 개념과 역할에 대해 자세히 알아보겠습니다.

뉴런은 사람의 뇌에서 신경세포가 신호를 주고받는 방식에서 영감을 얻어 설계된 구조입니다.

사람의 뇌를 구성하는 뉴런이 시냅스를 통해 신호를 주고받는 것처럼, 인공 뉴런도 입력값을 받아 연산을 수행한 후 출력값을 생성합니다.

인공 뉴런은 입력값을 받아들인 후, 이를 특정 연산 과정을 거쳐 출력값을 생성하며, 학습을 통해 입력과 출력의 관계를 최적화합니다.

뉴런은 다음과 같은 과정으로 작동합니다.

여러 개의 입력값 $x_1, x_2, ..., x_n$을 받아들입니다.

각 입력값에 가중치 $w_1, w_2, ..., w_n$을 곱하여 입력의 중요도를 조정합니다.

가중치를 적용한 입력값들을 모두 더한 후 편향(Bias) $b$를 추가합니다.

$$z = (w_1 \cdot x_1) + (w_2 \cdot x_2) + ... + (w_n \cdot x_n) + b$$

합산된 값 $z$가 특정 기준(역치, Threshold)을 넘었는지 판단하여 출력값을 결정합니다.

$$y = f(z)$$

여기서 $f$는 활성화 함수로, 대표적으로 시그모이드(Sigmoid), 렐루(ReLU) 등이 사용됩니다.

각 활성화 함수에 대해서는 추후 수업에서 자세히 다루겠습니다.

최종적으로 계산된 값 $y$가 다음 뉴런으로 전달됩니다.

이 과정을 통해 뉴런은 입력 데이터에서 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 출력을 생성합니다.

다음 수업에서는 뉴런이 모여 신경망을 구성하는 방식에 대해 알아보겠습니다.