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단순에서 복잡으로: 과거의 신경망은 어떻게 인공지능의 미래를 다시 쓸까?
신경망의 역사는 과학자들이 가장 간단한 수학적 모델을 사용하여 행성의 궤도를 예측했던 1800년대로 거슬러 올라갑니다. 기술의 발전과 함께 인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 점차 발전하여 자동 인식 및 추론을 위한 아키텍처를 확립했으며, 이를 현재는 피드포워드 신경망(Feedforward Neural Networks)이라고 합니다.
피드포워드 신경망은 입력을 가중치로 곱하여 출력을 생성할 수 있으므로 다양한 인식 작업에서 계산 결과를 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다.
이러한 네트워크의 핵심은 피드백 루프가 있는 순환 신경망(RNN)과는 달리 단방향으로 데이터가 흐른다는 것입니다. 그럼에도 불구하고, 피드포워드 구조는 여전히 신경망을 훈련하는 기본 방법인 역전파를 수행하는 데 있어 초석으로 남아 있습니다.
활성화 함수는 이 과정에서 핵심적인 역할을 하며, 뉴런이 발사할지 여부를 결정하는 데 도움을 줍니다. 전통적으로 널리 쓰이는 두 가지 활성화 함수는 하이퍼볼릭 탄젠트와 로지스틱 함수입니다. 이러한 함수의 출력 범위는 각각 -1~1과 0~1이며, 이를 통해 네트워크가 다양한 형태의 데이터를 처리할 수 있습니다.
각 데이터를 처리한 후 연결 가중치를 조정하여 학습을 달성함으로써 실제 출력과 예상 출력 간의 오류를 최소화합니다.
시간이 지남에 따라 신경망의 구조는 점점 더 복잡해졌습니다. 가장 주목할 만한 예 중 하나가 다층 퍼셉트론(MLP)입니다. 이 구조는 여러 계층으로 구성되어 있으며 비선형적으로 분리할 수 있는 데이터를 처리할 수 있어 보다 복잡한 문제를 해결하는 능력이 뛰어납니다.
신경망의 발전에 따라 학습 알고리즘도 진화했습니다. 특히 딥 러닝의 부상 이후 역전파 알고리즘이 널리 사용되었습니다. 이러한 접근 방식은 폴 윌버스와 데이비드 루멜하트에 의해 처음으로 대중화되었으며, 이들의 연구는 이후 AI 재편의 기초를 마련했습니다.
역사적 관점에서 볼 때, 신경망의 발전은 돌파구와 도전으로 가득 차 있습니다. 그것은 기술적 진보일 뿐만 아니라 인간 지혜의 결정체이기도 합니다.
신경망을 효과적으로 적용하는 기술은 구조의 설계뿐 아니라 적절한 데이터 모델링 및 처리 방법을 선택하는 데 있습니다. 예를 들어, 합성곱 신경망(CNN)은 이미지 처리에서 뛰어난 성능을 보여 점점 더 인기를 얻고 있으며, 방사형 기저 함수 네트워크(RBFN)는 일부 특수 분야에서 중요한 역할을 합니다.
모든 과학 및 기술의 발전과 마찬가지로, 인공지능의 미래도 역사가 흐르면서 끊임없이 변화하고 있습니다. 이러한 데이터 중심 시대에 첨단 기술을 어떻게 습득하고 적용하느냐는 모든 연구자와 실무자가 직면해야 할 과제가 되었습니다.
시간이 지나면서 신경망은 예상대로 우리의 삶을 다시 쓸 수 있을까?
