뉴럴 네트워크란 무엇인가? (NPU 개념 공부)

뉴럴 네트워크란 무엇인가?

뉴럴 네트워크(Neural Network)는 인간의 뇌 구조에서 아이디어를 얻은 인공지능 모델입니다.
쉽게 말해,

인간의 뇌가 수많은 뉴런(신경 세포)들이 서로 연결되어 정보를 처리하듯이,

컴퓨터도 비슷한 구조로 데이터를 처리할 수 있도록 설계한 것이죠.

 

🧠 사람의 뇌 vs 인공 신경망

• 사람 뇌: 뉴런(신경 세포)들이 전기 신호를 주고받으며 사고, 판단, 기억을 합니다.
• 인공 신경망: 가상의 뉴런(노드)들이 수학적인 연산을 통해 입력 데이터를 처리하고, 결과를 만들어냅니다.

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뉴럴 네트워크의 기본 구성 요소

1. 입력층 (Input Layer)

외부에서 들어온 데이터를 처음 받아들이는 층입니다.
예를 들어, 이미지라면 픽셀 정보가 이 층으로 들어오고, 음성이라면 음파의 수치값이 입력됩니다.

2. 은닉층 (Hidden Layer)

가장 중요한 계산이 이뤄지는 층입니다.

• ‘은닉층’이라는 이름은 눈에 보이지 않지만 내부에서 중요한 처리를 담당한다는 의미입니다.
• 이 안에서 수많은 ‘뉴런’들이 입력값에 가중치를 곱하고, 편향을 더한 후 활성화 함수를 통과시켜 다음 층으로 전달합니다.

3. 출력층 (Output Layer)

최종 결과가 나오는 층입니다.

• 예를 들어, 고양이 vs 강아지 이미지를 분류한다면
  → 출력층은 “고양이일 확률: 80%, 강아지일 확률: 20%”처럼 결과를 내보냅니다.

💡 예시 입력값 “고양이 사진”이라는 이미지가 입력되었다고 가정했을때, 이 이미지는 수많은 픽셀(예: [0.6, 0.2, 0.9])의 조합으로 표현되고, 이 숫자들이 입력값입니다. 가중치 입력값: [0.6, 0.2, 0.9] 가중치: [0.8, 0.1, 0.3] → 곱하면: 0.6×0.8 + 0.2×0.1 + 0.9×0.3 = 0.48 + 0.02 + 0.27 = 0.77 편향 위 계산 결과가 0.77인데, 편향이 0.2라면? → 0.77 + 0.2 = 0.97 활성화 함수 앞서 계산한 값이 0.97이라면, ReLU는 그대로 0.97 • 만약 계산값이 -0.5였다면? → ReLU는 0으로 만듦

 

뉴런(Neuron)은 무엇을 하나요?

각 뉴런은 다음과 같은 과정을 수행합니다:

1. 입력값을 받아
2. 각 입력에 가중치(weight)를 곱하고
3. 편향(bias)을 더한 뒤
4. 활성화 함수(activation function)를 거쳐
5. 그 결과를 다음 뉴런으로 전달합니다.

💡 예를 들어 뉴런 하나에 [0.5, 0.8]이 들어오고, 가중치가 [1.2, 0.3], 편향이 0.1이라면:

• 계산: (0.5×1.2) + (0.8×0.3) + 0.1 = 약 0.98
• 여기에 ReLU 같은 활성화 함수 적용 → 다음 층으로 결과 전달

이러한 계산이 수천 개의 뉴런, 수백 개의 레이어에서 동시에 일어난다고 상상해보세요!

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💡 전체 정리 (한 줄로 다시)

입력값에 각 가중치를 곱하고, 편향을 더해,

활성화 함수를 통과시킨 후 그 결과를 다음 뉴런에 전달하는 것 —
이게 바로 뉴럴 네트워크에서 한 뉴런이 하는 일입니다.

이 단순한 과정을 수천, 수만 개의 뉴런이 동시에 처리하니까 어마어마한 연산량이 필요하고,

그래서 우리가 NPU 같은 연산 가속기를 쓰게 되는 것이죠

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뉴럴 네트워크는 어떻게 학습할까요?

초기에는 랜덤한 가중치를 사용하지만, 학습을 반복하면서 정답과의 오차를 줄이기 위해 가중치를 조금씩 수정해나갑니다.

이 과정을 역전파(Backpropagation)라고 부릅니다.

1. 순전파(Forward): 입력 → 예측값 도출
2. 오차 계산: 예측값 vs 실제값 차이
3. 역전파(Backward): 오차를 따라 가중치를 업데이트
4. 반복 학습: 예측이 점점 더 정확해짐

이걸 수백 번, 수천 번 반복하면 모델이 점점 ‘똑똑해진다’고 볼 수 있는 것이죠.

https://jdcyber.tistory.com/98

NPU를 위한 AI 기초 딥러닝의 핵심, 활성화 함수 완전 정복 (ReLU, Sigmoid, Tanh 차이와 선택 기준)

 

 

뉴럴 네트워크의 강점

• 데이터를 넣으면 자동으로 특징을 뽑아내고,
• 복잡한 패턴을 스스로 학습할 수 있으며,
• 음성, 이미지, 텍스트 등 다양한 형태의 데이터를 처리할 수 있습니다.

예를 들어, 이전에는 사람이 “고양이는 귀가 뾰족하고 눈이 크다”는 규칙을 일일이 만들어줘야 했다면, 이제는 데이터를 충분히 보여주기만 해도 뉴럴 네트워크가 스스로 그런 특징을 찾아냅니다.

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마무리 정리

뉴럴 네트워크란?

뉴럴 네트워크란? 인간의 뇌를 흉내 낸 인공지능 모델 뉴런들이 입력값을 계산해서 다음 층으로 전달하고, 학습을 반복하며 점점 더 정확한 판단을 하게 되는 구조입니다.

이러한 신경망 구조가 바로 딥러닝(Deep Learning)의 핵심이며,

오늘날 음성 인식, 이미지 분류, 자율주행, 챗봇까지 수많은 AI 기술의 기반이 됩니다.

https://jdcyber.tistory.com/93

NPU를 위한 AI 기초 (1-1): 인공지능<Ai>, 머신러닝<ML>, 딥러닝<DL>의 관계 완전 정복

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