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최근 몇 년간 인공지능과 기계학습이 빠르게 발전하면서, **신경망 모델**은 특히 주목받고 있습니다. 이러한 모델들은 다양한 분야에서 **강력한 성능**을 발휘하고 있으며, 파이썬은 그 구현에 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 이번 글에서는 파이썬을 이용한 신경망 모델의 다양한 측면을 다루고자 합니다.
신경망의 기본 원리
신경망은 생물학적 뇌의 작동 원리를 모방한 모델로, **입력층, 은닉층, 출력층**으로 구성됩니다. 각 층에서 노드들(또는 뉴런)이 연결되어 정보를 전달하고, 이를 통해 문제를 해결합니다. 신경망은 주로 **비선형 변환**을 통해 복잡한 함수 근사를 가능하게 만듭니다.
예를 들어, MNIST 데이터셋을 이용한 숫자 인식 문제를 해결하기 위해 다음과 같이 간단한 신경망 모델을 구현할 수 있습니다:
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