사람의 신경망 원리와 구조를 모방하여 만든 기계학습 알고리즘. 머신러닝의 한 분야인 딥러닝은 인공신경망(Artificial Neural Network)를 기초로 한다.

인간의 뇌에서 뉴런들이 어떤 신호, 자극 등을 받고, 그 자극이 어떠한 임계값(threshold)을 넘어서면 결과 신호를 전달하는 과정에서 착안한 것입니다. 여기서 들어온 자극, 신호는 인공신경망에서 Input Data이며 임계값은 가중치(weight), 자극에 의해 어떤 행동을 하는 것은 Output데이터에 비교하면 됩니다.

▲ ANN(인공신경망)

인공신경망은 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공뉴런(노드)이 학습을 통해 시냅스의 결합 세기를 변화시켜, 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 가리킨다. (출처 : 위키백과)

쉽게 설명하자면,

신경망은 다수의 입력 데이터를 받는 입력층(Input), 데이터의 출력을 담당하는 출력층(Output), 입력층과 출력층 사이에 존재하는 레이어들(은닉층)이 존재합니다. 여기서 히든 레이어들의 갯수와 노드의 개수를 구성하는 것을 모델을 구성한다고 하는데, 이 모델을 잘 구성하여 원하는 Output값을 잘 예측하는 것이 우리가 해야할 일인 것입니다. 은닉층에서는 활성화함수를 사용하여 최적의 Weight와 Bias를 찾아내는 역할을 합니다. 

【출처】https://ebbnflow.tistory.com/119 [삶은 확률의 구름:티스토리]