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신경망은 어떻게 학습할까?

인공지능이라하면 컴퓨터가 인간과 같이 감정을 갖고 생각하고 그렇게 생각할 수 있지만 전혀 그렇지 않습니다.

앞에서 나왔던 가중치는 어떻게 찾을지 알아봅시다.

즉 신경망이 어떻게 답에 대한 알고리즘을 스스로 학습하는지에 대한 방법입니다.

다음 문제의 답은 뭘까요?

5 x ? = 12

우리는 당연히 12/5 를 계산하여 2.4라고 말합니다.

하지만 신경망은 그렇지 않습니다.

곱셈은 배웠으나 나눗셈을 배우지 않은 어린이가 있다고 할 때 위의 문제를 풀어보라고 한다면 5에 뭘 곱해야 12가 나오는지 모르니 아무거나 곱해볼 수 있을것입니다.

신경망도 이런방법으로 접근합니다.

5는 입력이고 12는 출력이라고 하면 다음과 같은 그림으로 표현 할 수 있습니다.

5에 뭘 곱해야 12가 나올까요?

5에 3을 곱해봅시다.

5x3 = 15

3을 곱하면 답이 15입니다.

15 - 12 = 3, 3을 곱했을 때 오차는 +3입니다.

12보다 값이 커졌으니 이번에는 2를 곱해봅시다.

5x2 = 10

이번엔 12보다 적은 값이 나왔습니다. 오차는 -2입니다.

즉 우리가 곱해야 할 값은 2와 3사이라는 것을 알 수 있습니다.

이런식으로 신경망은 12가 나올때까지 오차를 확인해가며 12가 나올때까지 계산을 반복합니다.

그럼 이번에는 2.1을 곱해보겠습니다.

5x2.1 = 10.5, 또 12가 안나왔습니다. (오차 : 1.5)

이번엔 2.2를 곱해보겠습니다.

5x2.2 = 11, 또 12가 안나왔습니다. (오차 : 1)

이번엔 2.3를 곱해보겠습니다.

5x2.3 = 11.5, 또 12가 안나왔습니다. 하지만 12로 가는 길에 오차는 점점 줄어듭니다. (오차 : 0.5)

이번엔 2.4를 곱해보겠습니다.

5x2.4 = 12, 와 드디어 신경망이 여러 시도 끝에 정답 12에 접근했습니다.

신경망은 이렇게 값을 넣어보고 결과와 실제 값의 오차를 확인해가며 오차를 줄이는 방식을 반복하며 학습합니다.

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