Input Layer, Hidden Layer, Output Layer란?

1. 인공지능이 문제를 푸는 과정

딥러닝(Deep Learning)은 복잡한 문제를 차근차근 생각해서 답을 찾는 과정이야.
이때 등장하는 것이 바로 Input Layer, Hidden Layer, Output Layer야!

이걸 쉽게 설명하기 위해, 퀴즈 대회에 참가한 너를 떠올려보자.

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2. 비유로 쉽게 이해하기

🎯 Input Layer: 문제를 듣는 단계

• 퀴즈 대회에서 사회자가 문제를 읽어주는 순간!
• 너는 그 문제를 귀로 듣고 머릿속으로 받아들이지?
• 여기서 "문제를 듣는 것"이 바로 Input Layer야.

→ Input Layer는 '정보를 받아오는 입구'야!
(예: 사진의 픽셀 값, 문장의 단어들, 소리의 파형)

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🧠 Hidden Layer: 생각하는 단계

• 문제를 들은 다음 바로 답을 외치는 게 아니라,
  머릿속에서 문제를 곰곰이 생각해봐야 해.
• "음... 이 문제는 수학 문제 같아 → 공식을 써야겠네 → 계산해야지!"
  이런 식으로 머릿속에서 여러 가지 과정을 거치지?

→ Hidden Layer는 '받은 정보를 이해하고 분석하는 중간 과정'이야!

• 이름 그대로 Hidden(숨겨진)이라 외부에서는 보이지 않아.
• 이 단계가 많을수록 더 깊게 생각할 수 있어!

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🏁 Output Layer: 답을 말하는 단계

• 생각이 끝났으면, 이제 답을 크게 외쳐야지!
• "정답은 42입니다!" 하고 답을 말하는 순간이야.

→ Output Layer는 '최종 답을 내놓는 곳'이야!

(예: 사진을 보고 "고양이"라고 말하기, 문제를 보고 "정답은 5"라고 말하기)

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3. 깔끔하게 정리하면

구분역할비유

Input Layer	정보를 받아오는 입구	문제를 듣는 것
Hidden Layer	정보를 처리하고 생각하는 중간 단계	문제를 생각하는 과정
Output Layer	최종 결과를 내놓는 출구	답을 외치는 것

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4. 실제로는 어떻게 생겼을까?

• Input Layer: 컴퓨터가 이해할 수 있도록 숫자(데이터)로 변환된 입력이 들어온다.
• Hidden Layer: 여러 층을 거치면서 입력을 점점 더 똑똑하게 변형한다.
• Output Layer: 최종적으로 우리가 원하는 답(예: 고양이냐, 개인가?)을 뽑아낸다.

👉 Input → Hidden → Hidden → ... → Output
이런 식으로 흐름이 이어진다.

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5. 한 줄 요약

Input Layer는 문제를 듣고, Hidden Layer는 생각하고, Output Layer는 답을 말하는 과정이다!

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💡 추가 Tip

• Hidden Layer가 많아지면 복잡한 문제도 더 잘 풀 수 있어. (그래서 'Deep' Learning이라고 부른다!)
• Input과 Output은 밖에서도 보이지만, Hidden은 내부에서만 일어나기 때문에 숨겨진(Hidden)이라고 부른다.