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확률부터 LLM까지, 원리부터 제대로 배우는 자기주도 학습 플랫폼
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가중치를 직접 조작하며 순전파·역전파를 눈으로 확인하는 인터랙티브 체험 가이드입니다 · 개념을 이론으로 정리한 인공신경망 개념 페이지와 함께 보세요.
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Ctrl K인공신경망은 인간의 뇌 구조에서 영감을 받아 만든 학습 모델입니다. 수많은 뉴런(노드)들이 서로 연결되어 복잡한 패턴을 인식하고 학습할 수 있습니다. 이 가이드에서는 로또 번호 데이터를 교보재로 삼아 신경망이 데이터로부터 학습하는 과정을 살펴봅니다. 다만 추첨은 매회 독립적이므로 과거 패턴으로 미래 번호를 예측할 수는 없습니다.
뇌의 신경세포를 모방한 기본 단위로, 여러 입력을 받아 가중합을 계산하고 활성화 함수를 거쳐 출력을 생성합니다.
각 연결의 중요도를 나타내는 값으로, 학습 과정에서 계속 조정되어 최적의 패턴 인식 능력을 갖추게 됩니다.
하나의 뉴런이 여러 입력을 받아 출력을 계산하는 과정
계산 과정
1. 가중합 계산: Σ = (27×0.4) + (15×0.2) + (42×0.3) + (8×0.1) = 10.8 + 3 + 12.6 + 0.8 = 27.2
2. 시그모이드 활성화 함수 적용: σ(27.2) = 1/(1+e⁻²⁷·²) ≈ 0.73
시그모이드 활성화 함수는 모든 실수를 0~1 사이 값으로 변환합니다
과거 로또 당첨번호를 입력-출력 쌍으로 변환하여 신경망이 학습할 수 있는 형태로 준비합니다.
입력층, 은닉층, 출력층을 설계하고 각 층의 뉴런 개수와 활성화 함수를 결정합니다.
역전파 알고리즘으로 가중치를 조정하며 학습한 후 새로운 입력에 대해 번호를 분석합니다.
"뉴런의 출력값을 결정하는 함수"
• 시그모이드: 0~1 사이 값으로 변환
• ReLU: 음수는 0, 양수는 그대로
• 소프트맥스: 확률 분포로 변환
비선형성을 도입하여 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 합니다
"분석 오차를 뒤쪽 층부터 앞쪽 층으로 전파하며 가중치를 조정하는 방법"
1. 분석값과 실제값의 차이 계산
2. 오차를 거꾸로 전파하며 각 가중치의 기여도 계산
3. 기여도에 비례하여 가중치 조정
이 과정을 반복하여 신경망의 분석 성능을 점진적으로 향상시킵니다
심화 학습 팁: 신경망을 더 깊이 이해하려면 선형대수학, 미적분학, 그리고 확률론의 기초 지식을 함께 공부하는 것이 도움됩니다.
특히 경사하강법과 최적화 이론에 대한 이해가 중요합니다.