일반적으로 딥러닝을 사용하는 방식은 아래와 같습니다.
인공 신경망의 가장 작은 단위는 노드입니다. 우리의 뇌의 뉴런과 비슷한 개념입니다.
노드가 모이면 레이어가 됩니다. 하나의 레이어에 복수의 노드가 있습니다.
레이어가 모이면 신경망 모델이 됩니다.
레이어 안에는 노드의 집합으로 구성됩니다. 레이어에 입력 값이 들어오게 되면 내부 계산을 거친 결과 값이 노드에 들어갑니다.
여기서 벌어지는 계산은 가중치 와 활성화 함수(Activation Function) 을 통해 이뤄집니다.
노드와 노드 사이에는 가중치가 전부 존재합니다. 입력 노드들의 값에 가중치를 곱한 값을 모두 더한 값이 들어가게 됩니다. 일반적으로 학습을 한다는 것은 가중치를 업데이트시키는 것을 뜻합니다.