신경망Neural Network

핵심 개념2026년 7월 4일

한마디로

뇌의 뉴런 연결에서 영감을 받아, 노드를 여러 층으로 연결해 데이터를 처리하는 알고리즘 구조예요. 딥러닝과 LLM의 뼈대예요

신경망은 '입력→여러 층의 노드→출력'으로 데이터가 흘러가며 패턴을 학습하는 구조예요. 각 연결에는 가중치(weight)가 있고, 학습이란 이 가중치를 데이터에 맞게 조정하는 과정이죠.

개념은 1950년대부터 있었지만, GPU 병렬 연산이 가능해지면서 층을 훨씬 깊게 쌓을 수 있게 됐고 그게 딥러닝 시대를 열었어요. 지금의 LLM도 결국 '아주 크고 깊은 신경망'이에요.

헷갈리는 용어 구분