인공신경망의 기본 구조 – 뉴런, 층, 가중치의 원리

딥러닝을 처음 접했을 때, ‘신경망’이라는 용어가 마치 사람의 뇌를 그대로 구현한 것처럼 들려서 매우 복잡한 구조일 것이라고 생각했습니다. 하지만 실제로 인공신경망의 구조를 하나씩 살펴보니, 뉴런과 층, 가중치 같은 간단한 개념들이 반복적으로 조합되어 매우 유연하고 강력한 모델이 만들어진다는 사실이 흥미로웠습니다. 이번 글에서는 인공신경망의 가장 기본이 되는 구조 요소들과 그 작동 원리를 단계적으로 정리해보겠습니다.

뉴런의 개념과 수학적 표현

인공신경망은 생물학적 뇌의 뉴런 구조에서 영감을 받아 만들어졌으며, 그 기본 단위는 ‘뉴런’이라 불리는 계산 단위입니다. 인공 뉴런은 여러 입력값을 받아들이고, 그 입력에 가중치를 곱한 후 더한 값을 비선형 함수에 통과시켜 출력값을 생성합니다. 이러한 작동 방식은 수학적으로 다음과 같이 표현됩니다.

입력 벡터를 x, 가중치 벡터를 w, 편향을 b라고 할 때, 뉴런의 출력은 다음과 같습니다: y = f(w·x + b)

여기서 f는 활성화 함수로, 선형 결합 결과를 비선형적으로 변환하는 역할을 합니다. 대표적인 활성화 함수에는 시그모이드, 하이퍼볼릭 탄젠트, 렐루 등이 있으며, 각기 다른 특성에 따라 문제에 맞게 선택됩니다.

이처럼 뉴런 하나는 입력을 받아 단순한 연산을 수행하는 계산 단위이지만, 이들이 모여 층을 이루고, 여러 층이 결합되면 매우 복잡한 함수도 근사할 수 있게 됩니다. 뉴런의 개수, 연결 방식, 활성화 함수의 선택은 모델의 표현력과 성능에 큰 영향을 미칩니다.

층 구조 – 입력층, 은닉층, 출력층

인공신경망은 뉴런이 층 형태로 구성된 구조이며, 일반적으로 입력층, 은닉층, 출력층으로 나뉩니다. 입력층은 외부 데이터를 받아들이는 역할을 하며, 은닉층은 입력된 정보를 가공하고 변환하는 중간 처리 단계입니다. 출력층은 최종 예측값을 생성합니다.

예를 들어 이미지 분류 문제의 경우, 입력층은 픽셀 값들을 받아들이고, 은닉층에서는 특징을 추출하며, 출력층에서는 클래스에 해당하는 확률을 출력합니다. 은닉층은 여러 개 존재할 수 있으며, 층이 많아질수록 신경망은 ‘딥’해집니다. 바로 여기에서 ‘딥러닝’이라는 용어가 유래된 것입니다.

각 층의 뉴런은 이전 층의 모든 뉴런과 연결되며, 이를 완전 연결층 또는 전결합층이라 부릅니다. 이러한 구조는 정보를 단계적으로 추상화하는 데 효과적이며, 복잡한 데이터에서도 패턴을 포착할 수 있도록 돕습니다. 특히 이미지, 음성, 자연어와 같은 비정형 데이터의 경우, 은닉층을 깊게 설계함으로써 더욱 정교한 표현 학습이 가능합니다.

층의 개수와 뉴런 수를 늘리면 모델의 표현력은 증가하지만, 동시에 과적합 위험이나 학습 불안정성도 함께 높아지므로, 적절한 설계와 정규화 기법이 중요합니다.

가중치와 학습의 원리

신경망의 핵심은 뉴런 사이의 연결을 통해 정보를 전달하는 ‘가중치’에 있습니다. 각 입력값에 곱해지는 가중치는 뉴런이 정보를 얼마나 중요하게 생각하는지를 나타내며, 모델 학습의 대상이 되는 주요 파라미터입니다.

신경망 학습의 목적은 주어진 입력에 대해 원하는 출력이 나오도록 가중치를 조정하는 것입니다. 이를 위해 손실 함수(loss function)를 정의하고, 예측값과 실제값 사이의 오차를 계산합니다. 그런 다음 역전파(backpropagation) 알고리즘과 경사 하강법(gradient descent)을 통해 오차가 작아지도록 가중치를 업데이트합니다.

예를 들어 이미지 분류 문제에서 ‘고양이’와 ‘개’를 구분하는 신경망을 학습할 경우, 고양이 이미지를 입력했을 때 출력층이 ‘고양이’를 높은 확률로 출력하도록 가중치를 조정합니다. 이 과정을 수천, 수만 번 반복하면서 모델은 점점 더 정확한 예측을 할 수 있게 됩니다.

가중치는 초기에는 무작위로 설정되며, 학습이 진행됨에 따라 데이터에 적합한 방향으로 업데이트됩니다. 학습률, 배치 크기, 에폭 수 등은 이러한 업데이트 과정을 조절하는 하이퍼파라미터로, 모델 성능에 큰 영향을 줍니다.

결론 – 단순한 구조에서 나오는 놀라운 표현력

인공신경망은 뉴런이라는 단순한 계산 단위가 층을 이루고, 가중치를 통해 연결되며 복잡한 패턴을 학습하는 구조를 가지고 있습니다. 겉으로 보기엔 단순한 선형 조합과 활성화 함수의 반복처럼 보일 수 있지만, 이 구조는 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 놀라운 성능을 발휘하고 있습니다.

처음에는 어려워 보였던 인공신경망도, 뉴런 하나의 계산 원리부터 층과 가중치의 역할까지 단계별로 이해하면 명확한 구조를 가지고 있다는 것을 알 수 있습니다. 결국 복잡한 문제도 기본 개념의 반복과 조합을 통해 해결할 수 있다는 점에서, 인공신경망은 컴퓨터과학의 단순함 속에 담긴 강력함을 잘 보여주는 사례라 할 수 있습니다.