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.

봐주셔서 감사합니다. 문의 또는 잘못된 설명은 아래의 댓글에 부탁드립니다.
당신의 작은 누름이 저에게는 큰 희망이 됩니다.