퍼셉트론부터 활성화 함수까지, 인공지능의 핵심 기초
인공지능(AI)의 빠른 발전 속에서 ‘인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)’이라는 용어는 더 이상 낯설지 않습니다. 특히 최근의 딥러닝 기술이 크게 주목받으면서 인공신경망은 그 핵심 구조로서 널리 활용되고 있습니다. 하지만 인공신경망이 실제로 어떤 원리로 작동하는지, 각 구성 요소가 어떤 역할을 하는지는 잘 알려지지 않은 경우도 많습니다.
이번 글에서는 인공신경망의 가장 기본적인 구성 요소인 퍼셉트론(perceptron)부터 시작하여, 은닉층(hidden layer), 가중치(weight), 편향(bias), 활성화 함수(activation function)까지 인공신경망의 작동 원리를 차근차근 설명드리고자 합니다.
퍼셉트론(Perceptron): 인공신경망의 기본 단위
퍼셉트론은 1950~60년대에 프랭크 로젠블랫(Frank Rosenblatt)에 의해 제안된 인공신경망의 가장 기초적인 형태입니다. 이는 생물학적 뉴런의 작동 방식에서 영감을 받아 만들어진 개념으로, 하나의 뉴런 단위를 수학적으로 모델링한 것입니다.
퍼셉트론은 다음과 같은 요소로 구성되어 있습니다:
- 입력 값(Input): 외부에서 들어오는 데이터, 예를 들어 이미지의 픽셀 값, 문장의 단어 벡터 등이 될 수 있습니다.
- 가중치(Weight): 각 입력에 곱해지는 값으로, 해당 입력이 결과에 얼마나 영향을 미치는지를 결정합니다.
- 편향(Bias): 전체 출력에 일정한 영향을 주는 상수로, 결과값을 보다 유연하게 조절할 수 있게 합니다.
- 합산(Summation): 입력과 가중치를 곱한 값들을 모두 더하고 편향을 더하는 연산입니다.
- 활성화 함수(Activation Function): 합산된 결과를 비선형적으로 변환하여 출력값을 결정합니다.
수식으로 간단히 표현하면 다음과 같습니다:
Output = Activation(Σ (입력 × 가중치) + 편향)
퍼셉트론은 단순한 선형 분류 문제에서는 효과적으로 작동하지만, 복잡한 문제(예: XOR 문제)에서는 한계가 있습니다. 이를 보완하기 위해 여러 개의 퍼셉트론을 계층적으로 쌓은 구조가 바로 인공신경망입니다.
은닉층(Hidden Layer)과 다층 퍼셉트론
단일 퍼셉트론으로는 해결할 수 없는 문제를 해결하기 위해 ‘다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP)’이 도입되었습니다. 이는 여러 개의 퍼셉트론을 서로 연결해 계층적으로 구성한 인공신경망입니다.
다층 퍼셉트론의 구조는 일반적으로 다음과 같이 구성됩니다:
- 입력층(Input Layer): 데이터가 처음 입력되는 층입니다.
- 은닉층(Hidden Layer): 입력 데이터를 가공하고 추상화하는 중간 층으로, 신경망의 핵심적인 정보 처리 역할을 합니다.
- 출력층(Output Layer): 최종 예측 결과가 나오는 층입니다.
은닉층이 많아질수록, 즉 인공신경망이 더 깊어질수록 데이터의 복잡한 특성을 더 잘 학습할 수 있게 됩니다. 이러한 구조는 바로 딥러닝(Deep Learning)의 기반이 되며, 다양한 패턴 인식과 예측 문제를 해결할 수 있는 힘을 제공합니다.
하지만 은닉층이 많아질수록 계산량이 증가하고, 과적합(overfitting) 문제가 발생할 수 있어 적절한 학습 방법과 규제가 필요합니다.
가중치(Weight)와 편향(Bias): 학습의 핵심 요소
신경망의 학습은 결국 ‘가중치와 편향을 얼마나 잘 조정하는가’에 달려 있습니다. 학습 초기에는 이 값들이 무작위로 설정되지만, 학습 과정 중 데이터와 정답(레이블)을 바탕으로 점차 최적화되어 갑니다.
가중치와 편향은 오차 역전파(Backpropagation) 알고리즘을 통해 조정됩니다. 이 과정은 다음과 같이 이루어집니다:
- 순전파(Forward Propagation): 입력값을 통해 출력값을 계산합니다.
- 오차 계산: 출력값과 실제 정답값 사이의 차이를 오차 함수(loss function)를 통해 계산합니다.
- 역전파(Backpropagation): 이 오차를 기반으로 각 층의 가중치와 편향에 대한 기울기(gradient)를 계산합니다.
- 가중치 업데이트: 경사 하강법(Gradient Descent)을 이용해 가중치를 조정합니다.
이러한 반복적인 학습 과정을 통해 인공신경망은 입력과 출력 간의 관계를 점점 더 정확하게 학습하게 됩니다.
활성화 함수(Activation Function)의 역할과 종류
활성화 함수는 인공신경망에서 비선형성(Non-linearity)을 부여하는 요소입니다. 만약 활성화 함수가 없다면, 여러 층을 쌓아도 결국 하나의 선형 함수로 수렴하게 되므로 복잡한 패턴을 학습할 수 없습니다.
활성화 함수는 다음과 같은 주요 기능을 수행합니다:
- 출력의 범위를 조절하여 학습 안정화
- 비선형성을 도입하여 복잡한 함수 근사 가능
- 모델이 다양한 문제를 해결할 수 있도록 돕는 역할
대표적인 활성화 함수에는 다음과 같은 종류가 있습니다:
- 시그모이드 함수(Sigmoid): 출력값을 0과 1 사이로 제한, 이진 분류 문제에 사용됨.
- 하이퍼볼릭 탄젠트(Tanh): 출력값을 -1과 1 사이로 제한, 중심이 0이어서 시그모이드보다 더 나은 성능을 보임.
- ReLU(Rectified Linear Unit): 0 이하일 땐 0, 양수일 땐 그대로 출력, 계산이 간단하고 깊은 신경망에서도 잘 작동함.
- Softmax: 출력층에서 다중 클래스 분류 시 각 클래스의 확률을 출력하는 데 사용됨.
적절한 활성화 함수의 선택은 학습 속도, 수렴 안정성, 예측 정확도 등에 큰 영향을 미칩니다.
인공신경망은 퍼셉트론이라는 단순한 단위를 바탕으로, 여러 층의 은닉층과 정교한 학습 알고리즘을 통해 복잡한 문제를 해결하는 강력한 도구로 발전해왔습니다. 가중치와 편향을 조절하며, 활성화 함수를 통해 비선형성을 확보한 인공신경망은 오늘날 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다.
기초적인 구조와 원리를 이해하는 것은 단순한 이론 공부를 넘어서, 실제 딥러닝 모델을 설계하고 활용하는 데 필수적인 밑거름이 됩니다. 앞으로 인공지능 기술이 더욱 확장되고 고도화될수록, 이러한 기본 개념의 중요성은 더욱 커질 것입니다.