NN(Neural Network)이란

인공 신경망(Neural Network)은 인간의 뇌에서 영감을 받아 개발된 계산 모델로, 데이터 패턴을 학습하고 인식하는 데 사용된다. 인공 신경망은 다양한 문제를 해결할 수 있는 유연한 모델로, 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 여러 분야에서 뛰어난 성능을 발휘한다. 신경망의 기본 개념, 구조, 작동 원리 및 주요 구성 요소를 설명하겠다.

뉴런

신경 전달

 

인공 신경망의 기본 개념

인공 신경망은 여러 개의 노드(뉴런)로 구성된 네트워크로, 입력 데이터를 처리하여 출력 값을 생성한다. 신경망은 데이터로부터 패턴을 학습하여 예측, 분류, 회귀 등의 작업을 수행한다.

신경망의 구조

1. 입력층(Input Layer):
   • 네트워크의 첫 번째 층으로, 입력 데이터를 받아들인다. 입력층의 노드 수는 입력 데이터의 특성 수와 같다.
2. 은닉층(Hidden Layers):
   • 입력층과 출력층 사이에 위치하며, 입력 데이터를 처리하고 특징을 추출하는 역할을 한다. 은닉층의 수와 각 층의 노드 수는 모델의 복잡성과 성능에 영향을 미친다.
3. 출력층(Output Layer):
   • 네트워크의 마지막 층으로, 최종 예측 결과를 출력한다. 출력층의 노드 수는 해결하려는 문제의 클래스 수 또는 출력 값의 수와 같다.

신경망의 작동 원리

1. 순방향 전파(Forward Propagation):
   • 입력 데이터가 입력층에서 시작하여 각 층을 거쳐 출력층까지 전달된다.
   • 각 노드는 이전 층의 출력을 입력으로 받아 가중치와 편향을 적용한 후, 활성화 함수를 통해 출력을 계산한다.
   • 이 과정이 출력층까지 반복되어 최종 예측 값이 생성된다.
2. 역전파(Backpropagation):
   • 예측 값과 실제 레이블 간의 오류를 계산하고, 이 오류를 네트워크의 가중치와 편향을 업데이트하는 데 사용한다.
   • 오류는 출력층에서부터 입력층 방향으로 전파되며, 각 층의 가중치와 편향이 경사 하강법(Gradient Descent)과 같은 최적화 알고리즘을 통해 조정된다.
   • 역전파는 체인 룰(Chain Rule)을 사용하여 각 가중치에 대한 오류의 기울기를 계산한다.

주요 구성 요소

1. 뉴런(Neuron):
   • 신경망의 기본 단위로, 입력 값을 받아 가중치와 편향을 적용하고 활성화 함수를 통해 출력을 계산한다.
2. 가중치(Weights):
   • 입력 값의 중요도를 나타내며, 학습 과정에서 조정된다.
3. 편향(Bias):
   • 뉴런의 출력 값을 조정하는 데 사용되는 추가적인 매개변수이다.
4. 활성화 함수(Activation Function):
   • 뉴런의 총 입력 값을 비선형적으로 변환하여 출력을 계산한다. 자주 사용되는 활성화 함수는 ReLU, Sigmoid, Tanh 등이 있다.
5. 손실 함수(Loss Function):
   • 예측 값과 실제 레이블 간의 차이를 측정하는 함수로, 학습 과정에서 최소화해야 할 대상이다. 자주 사용되는 손실 함수는 평균 제곱 오차(MSE), 교차 엔트로피 손실 등이 있다.

인공 신경망의 종류

1. 다층 퍼셉트론(MLP, Multi-Layer Perceptron):
   • 여러 개의 은닉층을 가지는 신경망으로, 비선형 문제를 해결할 수 있다.
2. 합성곱 신경망(CNN, Convolutional Neural Network):
   • 이미지 데이터 처리에 특화된 신경망으로, 합성곱 층과 풀링 층을 사용하여 특징을 추출한다.
3. 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network):
   • 시퀀스 데이터(예: 시계열 데이터, 자연어 처리) 처리에 특화된 신경망으로, 이전 단계의 출력을 현재 단계의 입력으로 사용한다.
4. 장단기 메모리(LSTM, Long Short-Term Memory):
   • RNN의 변형으로, 장기 의존성을 학습할 수 있도록 고안된 모델이다.
5. 트랜스포머(Transformer):
   • 자연어 처리에 주로 사용되는 신경망으로, 셀프 어텐션 메커니즘을 사용하여 입력 시퀀스의 모든 위치 간의 관계를 모델링한다.

인공 신경망의 학습 과정

1. 초기화:
   • 가중치와 편향을 임의의 작은 값으로 초기화한다.
2. 순방향 전파:
   • 입력 데이터를 순방향으로 전파하여 예측 값을 계산한다.
3. 손실 함수 계산:
   • 예측 값과 실제 레이블 간의 손실을 계산한다.
4. 역전파:
   • 손실을 최소화하기 위해 가중치와 편향을 업데이트한다.
5. 반복:
   • 모든 데이터에 대해 위 과정을 반복하여 모델을 최적화한다.

인공 신경망은 데이터 패턴을 학습하고 예측하는 데 강력한 도구로, 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 각 신경망의 구조와 특성을 이해하고 적절히 적용하면 복잡한 문제를 효과적으로 해결할 수 있다.