HyperNEAT (Hypercube-based NeuroEvolution of Augmenting Topologies)

HyperNEAT (Hypercube-based NeuroEvolution of Augmenting Topologies)는 NEAT 알고리즘의 확장 버전으로, 신경망의 구조뿐만 아니라 연결 가중치를 생성하는 패턴을 진화시키는 방법을 제안한다. HyperNEAT은 신경망의 가중치를 직접 진화시키기보다는, 연결 가중치를 결정하는 함수를 진화시킴으로써, 보다 복잡하고 효율적인 신경망을 설계할 수 있게 한다. 이 접근법은 특히 고차원 입력 공간과 대칭성을 가진 문제에서 큰 장점을 발휘한다.

HyperNEAT의 핵심 개념

1. CPPN (Compositional Pattern Producing Network):
   • HyperNEAT의 핵심은 CPPN이라는 함수 생성 네트워크이다. CPPN은 특정 패턴을 출력하는 함수로, 이 패턴이 신경망의 연결 가중치를 결정하는 데 사용된다.
   • CPPN은 NEAT처럼 진화하며, 네트워크의 연결을 설정하는 데 필요한 좌표 기반 함수를 학습한다. 예를 들어, 신경망의 두 노드 간의 좌표를 입력하면 해당 연결의 가중치를 결정하는 방식이다.
   • 이 함수는 선형, 비선형, 대칭성, 반복성 등의 패턴을 자연스럽게 표현할 수 있어 신경망의 복잡한 구조적 특성을 손쉽게 학습할 수 있게 한다.
2. 하이퍼큐브 접근법:
   • HyperNEAT에서는 신경망의 구조를 결정하는 것이 아니라, 가중치를 공간상의 좌표로부터 결정합니다. 이를 "하이퍼큐브"로 표현하며, 신경망의 노드 간 좌표가 CPPN의 입력으로 들어가게 된다.
   • 예를 들어, 각 노드는 특정한 좌표를 가지며, 두 노드 간의 좌표를 통해 CPPN이 가중치를 결정한다. 이를 통해 대칭적이거나 반복적인 연결 패턴을 쉽게 학습할 수 있다.
3. 대칭성과 반복성:
   • HyperNEAT은 대칭적 패턴을 자동으로 학습하고 적용할 수 있어, 좌우 대칭과 같은 구조가 필요한 문제에서 강점을 발휘한다.
   • 반복적 구조도 쉽게 학습 가능하여, 자연스러운 형태의 연결 패턴을 학습하고 적용할 수 있다.
4. 고차원 신경망 설계:
   • HyperNEAT은 매우 복잡하고 고차원적인 신경망을 효율적으로 설계할 수 있다. 특히, 많은 입력 노드와 출력 노드를 가진 문제에서 각 연결을 직접 진화시키지 않고, 패턴을 통해 효율적으로 가중치를 설정할 수 있다는 점에서 장점을 가진다.

HyperNEAT의 동작 원리

1. 초기화 및 진화 과정:
   • 초기에는 무작위로 설정된 CPPN이 신경망의 가중치를 결정한다.
   • 각 세대에서 CPPN의 성능을 평가하여 적합도를 측정하고, 가장 적합한 CPPN들이 다음 세대로 넘어간다.
2. 신경망 연결 생성:
   • 신경망의 각 노드 위치는 좌표로 표현된다.
   • CPPN은 두 노드의 좌표를 입력받아 해당 연결의 가중치를 계산한다.
   • 이 과정에서 대칭적, 반복적, 또는 규칙적인 패턴을 자동으로 학습하여 신경망에 적용한다.
3. 구조적 발전:
   • CPPN이 진화하면서 점진적으로 복잡한 패턴을 만들어내며, 이는 신경망의 성능을 점진적으로 향상시킨다.
   • 필요에 따라 CPPN 자체의 구조가 NEAT 알고리즘을 통해 진화하여, 점점 더 복잡한 가중치 패턴을 생성할 수 있게 된다.

HyperNEAT의 장점과 응용

• 장점:
  • 대규모 신경망에 적합: 고차원적인 신경망을 직접 설계하지 않고도 효율적인 연결 구조를 학습할 수 있다.
  • 패턴 인식 능력: 좌표 기반 접근을 통해 자연스러운 대칭성, 반복성, 규칙성을 학습할 수 있어 이미지 처리, 로봇 제어 등에서 유리하다.
  • 계산 효율성: 모든 가중치를 하나하나 진화시키지 않고 패턴을 학습하므로 계산 자원을 절약할 수 있다.
• 응용:
  • 로봇 제어: HyperNEAT은 로봇의 움직임을 제어하는 데 필요한 복잡한 신경망을 자동으로 설계하는 데 사용된다.
  • 이미지 인식 및 처리: 대칭적 패턴을 자동으로 학습할 수 있어 이미지와 같은 고차원 데이터를 처리하는 데 유용한다.
  • 게임 AI: 복잡한 의사 결정 네트워크를 설계하여 게임 환경에서 효율적으로 작동할 수 있다.

HyperNEAT은 기존의 신경망 설계 방식에서 벗어나, 더 효율적이고 패턴화된 방식으로 복잡한 문제를 해결할 수 있는 가능성을 열어준다. 특히 고차원 문제와 구조적 복잡성이 필요한 경우에 매우 강력한 도구로 자리 잡고 있다.