신경망의 개요

신경망이란 인간 두뇌의 생물학적 뉴런의 작용을 모방한 모델로, 이 구조는 인간의 지능적인 처리 방식과 유사한 원리로 작동한다. 신경망은 인간 두뇌의 병렬성(parallelism)을 모델링하여, 뉴런들로부터의 입력을 특정한 함수 과정을 통해 출력하게 되며, 이러한 인공지능 모델은 "인공신경망"(Artificial Neural Networks)이라고도 불린다. 이러한 신경망은 문자 인식, 음성 인식, 영상 인식, 자연어 처리 등의 다양한 분야에 이용되고 있다.

 

신경망의 발상은 인공지능을 기호주의와 연결주의로 나누었을 때, 신경망이 연결주의의 대표적인 모델로 자리 잡고 있다는 점에 있다. 인간 두뇌에 있는 뉴런의 연결을 모방하며, 인간의 지능이 뉴런들 사이의 연결로부터 시작된다고 가정하는 이 발상이 바로 신경망의 근본적인 매력이 된다. 특히 두뇌가 작동하는 원리에 대한 연구는 주된 관심사로 부각되고 있으며, 병렬처리 구현에 중점을 두고 신경망의 학습과 관련된 지능적인 역할을 훌륭하게 수행할 수 있도록 하려는 목표가 있다.

 

신경망의 학습 기능은 모든 신경망의 본질적인 역할 중 하나로, 이는 문자, 숫자, 음성, 영상, 동영상 등의 학습과 인식 능력이 요구되는 인공지능 시스템에서 매우 중요하다. 음성이나 영상 정보와 같이 대규모 멀티미디어 정보를 다루기 위해 신경망은 대량의 데이터로부터 효과적으로 학습하고 인식하는 능력을 발휘해야 한다. 비선형 모델을 구성함으로써 선형 모델보다 해석이 어려운 복잡한 데이터를 처리하는 것이 가능해진다.

 

신경망의 발전은 1943년 맥클록-피츠 모델에서 시작되었으며, 이후 '헵의 법칙'에 따른 연결 강도(weight) 조정을 위한 학습 규칙이 제시되었다. 헵의 법칙은 신경 세포 간의 상호 작용이 증가하면 시냅스가 더 견고하게 강화되고, 이러한 학습 법칙이 신경망의 기초가 되었다. 신경 세포는 다른 신경 세포에게 전기 신호를 수신하며, 이 신호가 일정 기준을 초과할 경우 다음 신경 세포로 신호를 전달하는 방식으로 작동하게 되며, 이는 수학적 모델인 맥컬록-피츠 모델로 설명된 바 있다.

 

맥컬록-피츠 모델에서는 신경 세포가 축삭돌기 1개와 여러 개의 수상돌기로 구성되어 있으며, 수상돌기 여러 개의 시냅스를 통해 축삭돌기에서 신경 전달 물질을 받는다. 이때 입력 x에 가중치 w를 붙여준 값의 총합이 임계치를 초과하면 출력 y를 1로 설정하고 다음 뉴런으로 값을 전달하게 되는 원리를 따른다. H는 단위 계단 함수로 사용되며, 이와 같은 기초 원리들은 신경망의 학습과 작동 메커니즘의 기초가 된다.

 

신경망의 발전은 세 차례의 붐으로 나누어질 수 있다. 1차 붐에서는 1950년대에 퍼셉트론 개발로 신경망 붐이 주도되었지만, 이때 단순한 XOR 문제의 한계에 도달하게 된다. 2차 붐에서는 1980년대 다층 퍼셉트론의 개발과 오차 역전파법을 통해 붐을 주도하게 되었으나, 학습 시 기울기 소실 문제로 인해 한계에 직면하게 된다. 3차 붐은 2000년대에 들어와 활성 함수의 대체로 기울기 소실 문제를 해결하고, 이미지 인식 경연대회(ILSVRC)에서 알렉스넷으로 딥러닝의 붐을 이끌게 된다.

 

결론적으로 관찰된 신경망의 특징들은 데이터 처리 및 인공지능의 발전에서 매우 중요한 요소로 작용하며, 이는 우리가 인간의 두뇌를 이해하고 인공지능 시스템을 구축하는 데 필수적인 기초가 된다. 또한, 인공지능이 발전할수록 신경망의 효율성과 유용성은 더욱 부각될 것이며, 이는 각종 응용 분야에서 실용적인 해결책을 제시하는 데 기여할 것으로 기대된다

신경망의 기본 개념은 실제 신경 세포 간의 신호 전달 방식을 수학적으로 모델링한 것이다. 신경 세포들 간에는 시냅스를 통한 신호 전달 물질의 이동이 있으며, 이는 세포막의 전위차(막 전위)를 변화시켜 전기 신호로 변환된다. 이러한 과정은 형식 뉴런(formal neuron)에서도 볼 수 있으며, 이는 신경 세포의 연결 모델로서 입력을 통해 얻은 값을 합산한 후 특정 함수로 필터링하여 출력을 생성한다.

 

형식 뉴런의 출력값은 일정 기준에 따라 변화하며, 이 기준은 주로 단위 계산 함수 H로 결정된다. 단위 계단 함수는 입력 x가 0보다 작을 때 y=0, 0보다 클 때 y=1, 그리고 x=0일 때는 y의 값이 범위 내에 있을 수 있도록 표현된다. 이와 같이 뉴런에서 출력값을 정의하는 비선형 함수로는 계단 함수 외에도 시그모이드 함수가 많이 사용된다. 시그모이드 함수는 연속적인 변화를 나타내어 계산적 효율성뿐만 아니라 학습의 매끄러움을 제공합니다.

 

헵의 법칙은 신경 세포들이 지속적인 상호작용을 통해 연결을 강화하거나 약화하는 원리를 설명하며, 이는 학습과 관련된 메커니즘의 근본적인 원리 중 하나이다. 시냅스를 통해 신경 세포의 상호 작용이 증가하면 시냅스가 더 견고하게 되고, 상호 작용이 감소하면 시냅스는 약화되어 신경 회로를 사용하지 않게 된다. 이러한 시냅스의 변화는 유연성을 의미하는 가소성(Plasticity)으로, 학습과 자기 조직화에서 매우 중요한 역할을 한다.

 

신경망의 작동 방식에서는 여러 형태의 형식 뉴런들이 병렬로 배열되어 유닛을 구성하며, 이는 병렬성과 분산성을 극대화하여 정보를 동시에 처리할 수 있도록 설계되었다. 또한, 모든 입력 신호에 대응하여 결합 상황에 따른 가중치를 활용해 입력값을 비선형 함수로 변환하고 이 값을 내부 상태로 설정하는 가중합(Weighted Sum) 연산이 수행된다.

 

이렇게 구성된 신경망은 일반성(Generality)을 가지고 있어, 학습한 특정 상황에서 바람직한 행동을 할 뿐만 아니라 인지하지 못한 새로운 상황에서도 보간법과 외삽법을 활용해 유동적으로 대응할 수 있다. 이러한 신경망 모델은 단순히 학습하고 인식하는 데 그치지 않고, 여러 비선형 문제를 해결하는 데에 요긴하게 사용된다.

 

고급 신경망 모델에서는 오차 함수(목적 함수)를 근사화하여 최적화하는 작업도 포함된다. 𝑤 = 𝑤∗의 위치에서 아주 작은 변화량(𝜀)을 적용하여, 이를 통해 근사적 기울기를 계산하고, 𝜀이 0에 가까울수록 미분과 거의 동일한 값을 얻는다. 이러한 근사화 과정은 매개 변수가 증가할수록 복잡해지며, 하나의 매개 변수를 제외한 나머지를 고정해 편미분 근사화를 진행하는 방법을 사용하지만, 이는 높은 계산 비용을 초래할 수도 있다.

 

결국, 신경망은 인공지능의 발전에 있어 독보적인 위치를 차지하며, 그 활용성은 다양한 응용 분야로 확장되고 있다. 신경망의 깊이와 폭을 더함으로써 우리는 더욱 복잡하고 창의적인 해법을 찾을 수 있으며, 이는 인공지능을 통해 더 빠르고 정확한 결과를 도출하는 데 기여한다. 앞으로도 신경망 기술이 계속 발전함에 따라 인공지능은 인간의 사고와 계산을 모방하면서 더 나은 미래를 구축해 나갈 것이다.