[머신러닝] 인공신경망 :: 마인드스케일

인공신경망이란 무엇인가

신경망의 개념 소개

인공 신경망(Artificial Neural Networks, ANN)은 인간의 뇌를 모방하여 설계된 컴퓨터 시스템입니다. 기본적으로, 이 시스템들은 대량의 데이터를 처리하고 학습하기 위해 개발되었습니다. 인공신경망은 여러 입력(예: 픽셀 값, 센서 데이터 등)을 받아, 이를 가공하고, 최종적으로 하나 또는 여러 출력(예: 분류 결정, 예측 값 등)을 생성합니다. 이 과정은 인간 뇌의 뉴런이 정보를 처리하고 전달하는 방식과 유사하게 설계되었습니다.

인공신경망과 뇌의 신경망과의 비교

인공신경망은 인간의 뇌가 작동하는 방식에서 영감을 받았지만, 두 시스템 사이에는 여전히 큰 차이가 있습니다. 뇌의 신경망은 수십억 개의 뉴런으로 이루어져 있으며, 각 뉴런은 수천 개의 연결을 가집니다. 이러한 연결을 통해 복잡한 처리가 이루어지는 반면, 현재 기술로는 그 정도의 복잡성을 모방하는 것이 어렵습니다. 그럼에도 불구하고, 연구원들은 인공 신경망을 통해 데이터 분류, 패턴 인식, 예측 등 다양한 문제를 해결할 수 있게 되었습니다.

인공신경망의 역사적 배경

인공신경망의 개념은 1943년 워런 맥컬록(Warren McCulloch)과 월터 피츠(Walter Pitts)가 처음으로 제안한 뉴런 모델에 기원을 두고 있습니다. 이 모델은 뉴런이 활성화되거나 비활성화 상태만을 가진다는 단순화된 가정하에 구축되었습니다. 1958년에는 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)가 퍼셉트론(Perceptron)을 개발하며 초기 형태의 학습 알고리즘을 소개했습니다. 그러나 1969년, 마빈 민스키(Marvin Minsky)와 세이무어 페이퍼트(Seymour Papert)가 퍼셉트론의 한계를 지적하면서 관심이 식었습니다. 이후 1980년대에 들어와 역전파 알고리즘의 발견과 함께 인공신경망 연구에 다시 활기가 돌기 시작했습니다. 최근에는 딥러닝의 부상으로 인공신경망이 다시 주목받고 있으며, 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 게임, 로봇 공학 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

인공신경망은 이러한 역사적 배경을 바탕으로 발달해왔으며, 오늘날에는 뇌의 정보 처리 방식을 모방하여 복잡한 문제를 해결하는 데 중요한 도구로 자리 잡았습니다. 다양한 유형의 신경망 구조와 알고리즘이 연구되고 있으며, 이들은 각기 다른 문제에 대해 최적화된 성능을 제공합니다.

인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)의 기본 구조는 생물학적 뉴런의 작동 원리에서 영감을 받았습니다. 인공신경망에서는 정보를 처리하고 전달하는 기본 단위를 '뉴런' 혹은 '노드'라 부릅니다. 이러한 뉴런들이 여러 층(layer)에 걸쳐 배치되고, 이들 사이를 연결하여 네트워크를 형성합니다.

1. 뉴런(노드)의 정의

뉴런이란, 인공신경망의 가장 기본적인 단위로, 여러 입력값과 이에 대응하는 가중치를 받아 하나의 출력값을 생성합니다. 각 뉴런은 여러 입력값을 받아서, 이를 가중치를 통해 조정한 후 모두 합하여 활성화 함수를 거쳐 출력합니다.

2. 가중치와 편향

가중치(Weights): 각 연결선에 할당된 가중치는 입력값의 중요도를 조정합니다. 이는 신호가 다음 뉴런으로 전달될 때, 그 신호의 영향력을 결정합니다.
편향(Bias): 각 뉴런에는 편향이라 불리는 추가 입력이 있으며, 이는 뉴런의 출력이 활성화되는 정도를 조절합니다. 편향은 가중치와 함께 학습 과정에서 조정됩니다.

3. 활성화 함수의 역할

활성화 함수는 뉴런의 출력을 결정하는 비선형 함수입니다. 이는 뉴런의 가중 입력 합을 받아서, 네트워크가 복잡한 패턴과 비선형 문제를 학습할 수 있게 해줍니다. 활성화 함수는 뉴런이 다음 층의 뉴런에게 얼마나 신호를 전달할지를 결정합니다.

활성화 함수의 종류:

시그모이드(Sigmoid): 값의 범위를 0과 1 사이로 압축하는 S자 형태의 함수입니다. 이 함수는 이진 분류 문제에서 출력층에 주로 사용됩니다.

import numpy as np

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

렐루(ReLU): Rectified Linear Unit의 약자로, 입력값이 0보다 크면 그대로 출력하고, 0 이하면 0을 출력합니다. 이 함수는 비선형성을 도입하면서 계산이 간단하여 많이 사용됩니다.

def relu(x):
    return np.maximum(0, x)

탄젠트(tanh): 출력 범위가 -1에서 1 사이인 하이퍼볼릭 탄젠트 함수입니다. 중간 값이 0인 문제에서 시그모이드 함수보다 선호됩니다.

def tanh(x):
    return np.tanh(x)

소프트맥스(Softmax): 주로 분류 문제의 출력층에서 사용되며, 클래스에 속할 확률을 출력하기 위해 사용됩니다. 소프트맥스를 통해 나온 각 클래스의 확률 합은 1이 됩니다.

def softmax(x):
    e_x = np.exp(x - np.max(x))
    return e_x / e_x.sum(axis=0)

이러한 활성화 함수들은 인공신경망에서 다양한 방식으로 정보를 처리하고, 복잡한 관계를 모델링할 수 있게 해줍니다. 함수의 선택은 문제의 종류, 네트워크 구조, 그리고 학습 데이터의 특성에 따라 달라질 수 있습니다.

인공신경망의 작동 원리는 매우 흥미롭고 복잡한 과정을 거치게 됩니다. 여기서는 주요 단계인 신호 전달, 순전파, 손실 함수, 그리고 역전파와 학습률에 대해서 자세히 설명하겠습니다. 이 설명은 해당 과정들을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

신호전달: 입력층에서 출력층으로의 데이터 흐름

인공신경망은 입력층, 하나 이상의 은닉층, 그리고 출력층으로 구성됩니다. 각 층은 여러 뉴런(또는 노드)로 구성되어 있으며, 이 뉴런들은 가중치(weight)와 바이어스(bias)를 통해 서로 연결되어 있습니다.

신호전달은 입력 데이터가 입력층에 주어지면 시작됩니다. 이 데이터는 첫 번째 은닉층으로 전달되고, 이후 연속적인 레이어를 거치면서 최종적으로 출력층에 도달합니다. 각 노드에서의 신호는 이전 레이어로부터의 입력 값에 해당 노드의 가중치를 곱하고, 바이어스를 더한 후 활성화 함수를 적용하여 계산됩니다. 이 과정은 네트워크 전체를 통해 이루어집니다.

순전파(Forward Propagation)

순전파는 입력 데이터가 네트워크를 통해 앞으로 전파되는 과정을 말합니다. 이 단계에서는 특정 입력에 대한 출력을 예측하기 위해 네트워크를 통해 데이터가 이동합니다. 각 층의 출력은 다음 층의 입력으로 사용됩니다. 순전파의 최종 결과는 네트워크의 예측 결과입니다.

손실 함수(Loss Function)

손실 함수는 네트워크의 예측이 실제 값과 얼마나 다른지를 측정하는 데 사용됩니다. 이 차이를 손실(loss) 또는 오차(error)라고 하며, 네트워크의 성능을 평가하는 데 중요한 지표입니다. 대표적인 손실 함수에는 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE), 교차 엔트로피(Cross-Entropy) 등이 있습니다.

역전파(Backpropagation)와 학습률(Learning Rate)

역전파는 네트워크를 훈련시키기 위한 핵심 메커니즘입니다. 이 과정에서는 손실 함수의 그래디언트(미분값)를 계산하고, 이를 사용해서 네트워크의 가중치를 업데이트합니다. 그래디언트는 네트워크를 통해 역방향으로 전파됩니다. 즉, 출력층에서 시작하여 입력층으로 이동하면서 각 레이어의 가중치를 조정합니다.

학습률(Learning Rate)은 이 가중치 업데이트의 크기를 결정하는 중요한 하이퍼파라미터입니다. 학습률이 너무 낮으면 학습이 매우 느려지고, 너무 높으면 네트워크가 발산하여 학습이 제대로 이루어지지 않을 수 있습니다.

파이썬을 사용한 간단한 예시는 특정 가중치를 업데이트하는 과정을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

# 간단한 가중치 업데이트 예시
weight = 0.5
learning_rate = 0.01
gradient = 2  # 손실 함수의 그래디언트 가정

# 역전파를 통한 가중치 업데이트
weight = weight - learning_rate * gradient

print("Updated weight:", weight)

이 코드는 손실 함수의 그래디언트를 기반으로 가중치를 업데이트하는 간단한 방법을 보여줍니다. 실제 인공신경망에서는 수많은 가중치가 복잡한 방식으로 업데이트됩니다.

인공신경망의 작동 원리를 이해하는 것은 이러한 네트워크를 구축하고 최적화하는 데 있어 필수적인 요소입니다. 신호전달, 순전파, 손실 함수, 역전파, 그리고 학습률의 개념을 명확히 이해하면 이론적인 지식을 실제 문제 해결에 적용할 수 있습니다.

인공신경망의 학습 과정

인공신경망의 학습 과정은 데이터의 효과적 사용과 여러 최적화 기법을 통해 네트워크의 성능을 향상시키는 단계로 구성됩니다. 이 과정은 데이터 준비, 가중치 초기화, 배치 처리 및 에폭 진행으로 시작하여, 다양한 옵티마이저를 활용한 학습 과정 최적화까지 포함됩니다.

데이터 준비

학습을 시작하기 전, 적절한 데이터를 준비하는 것이 필요합니다. 이 단계에서는 데이터를 수집, 정제(이상치 제거, 결측치 처리), 정규화 또는 표준화(데이터의 스케일 조정)하는 작업을 포함합니다. 데이터를 훈련 세트와 검증 세트로 분리하여 모델이 새로운 데이터에 대한 일반화 능력을 평가할 수 있도록 합니다.

가중치 초기화

인공신경망의 학습을 시작하기 전에 네트워크의 가중치를 초기화해야 합니다. 가중치의 초기값은 학습의 효율성과 속도에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 간단한 초기화 방법으로는 작은 랜덤 값이나 0으로 가중치를 설정하는 것이 있으나, He 초기화나 Xavier 초기화와 같은 고급 방법이 더 좋은 성능을 제공할 수 있습니다.

배치 처리와 에폭

학습 데이터는 전체 데이터셋으로 한 번에 처리되지 않고, 더 소화하기 쉬운 작은 배치(chunks)로 나누어집니다. 이러한 방법은 메모리 요구사항을 줄이고, 학습 과정을 가속화하는 데 도움이 됩니다. 각 배치가 네트워크를 통과하고 가중치가 업데이트되는 것을 1배치 학습이라고 하며, 모든 배치가 네트워크를 한 번씩 통과하는 것을 1에폭이라고 합니다.

학습 과정 최적화

옵티마이저(Optimizer)의 역할

옵티마이저는 네트워크의 가중치를 조정하여 손실 함수(loss function)의 값을 최소화하는 역할을 합니다. 이 과정은 네트워크의 예측이 실제 값에 점점 더 가까워지게 만듭니다.

Gradient Descent, SGD, Adam 등의 옵티마이저 비교

Gradient Descent: 가장 기본적인 형태의 최적화 방법으로, 전체 데이터셋에 대해 손실 함수의 기울기(gradient)를 계산하여 가중치를 업데이트합니다. 하지만 대규모 데이터셋에서는 매우 느릴 수 있습니다.

# Gradient Descent의 가중치 업데이트 예시(Python 코드)
weights -= learning_rate * gradients

SGD(Stochastic Gradient Descent): 각 배치에서 무작위로 선택된 단일 샘플에 대해서만 기울기를 계산합니다. 이로 인해 업데이트가 더 자주 발생하며, 결과적으로 더 빠른 수렴이 가능합니다. 하지만 업데이트 경로가 더 불규칙할 수 있습니다.

# SGD의 가중치 업데이트 예시(Python 코드)
for sample in dataset:
    gradients = compute_gradients(sample)
    weights -= learning_rate * gradients

Adam: Momentum과 RMSProp의 아이디어를 결합한 것으로, 과거 기울기의 가중 평균을 추적하여 각 가중치의 학습 속도를 조정합니다. 이 방법은 다양한 문제에서 좋은 성능을 보이며, 매우 인기 있는 선택입니다.

# Adam의 가중치 업데이트 예시(Python 코드는 매우 단순화된 형태입니다)
m = beta1 * m + (1-beta1) * gradients
v = beta2 * v + (1-beta2) * (gradients ** 2)
weights -= learning_rate * m / (np.sqrt(v) + epsilon)

각 옵티마이저는 특정 상황에서 더 적합할 수 있으므로, 목적과 데이터의 특성에 따라 적절한 옵티마이저의 선택이 중요합니다. 이러한 최적화 기법들은 인공신경망의 성능을 획기적으로 개선할 수 있는 핵심 요소입니다.

인공신경망은 다양한 복잡성의 문제를 해결하기 위해 설계된 컴퓨터 알고리즘의 일종입니다. 각각의 인공신경망은 구조와 작동 원리가 다르며, 특정 유형의 문제를 해결하는 데 적합합니다. 여기서는 주된 네 가지 인공신경망의 종류에 대해 자세히 설명하겠습니다.

1. 단순 퍼셉트론(Perceptron)

단순 퍼셉트론은 인공신경망의 가장 기본적인 형태입니다. 하나의 입력층과 하나의 출력 뉴런으로 구성되어 있습니다. 각 입력은 가중치와 연관되어 있으며, 모든 가중치는 합산되고, 최종값이 활성화 함수에 의해 변환됩니다. 주로 선형 분류 문제에 사용됩니다. 단순 퍼셉트론은 비선형 문제를 해결할 수 없다는 큰 한계가 있습니다.

import numpy as np

class Perceptron:
    def __init__(self, learning_rate=0.01, n_iterations=1000):
        self.lr = learning_rate
        self.n_iterations = n_iterations
        self.activation_func = self._unit_step_func
        self.weights = None
        self.bias = None

    def fit(self, X, y):
        n_samples, n_features = X.shape
        self.weights = np.zeros(n_features)
        self.bias = 0

        for _ in range(self.n_iterations):
            for idx, x_i in enumerate(X):
                linear_output = np.dot(x_i, self.weights) + self.bias
                y_predicted = self.activation_func(linear_output)
                update = self.lr * (y[idx] - y_predicted)
                self.weights += update * x_i
                self.bias += update

    def predict(self, X):
        linear_output = np.dot(X, self.weights) + self.bias
        y_predicted = self.activation_func(linear_output)
        return y_predicted

    def _unit_step_func(self, x):
        return np.where(x>0, 1, 0)

2. 다층 퍼셉트론(MLP, Multi-Layer Perceptron)

단순 퍼셉트론의 한계를 해결하기 위해 등장한 것이 다층 퍼셉트론입니다. 입력층, 하나 이상의 은닉층, 출력층으로 구성되어 있으며, 각 층은 여러 뉴런으로 구성됩니다. 이 구조는 비선형 문제를 해결할 수 있으며, 보다 복잡한 데이터 패턴을 학습할 수 있습니다.

3. 컨볼루션 신경망(CNN, Convolutional Neural Networks)

CNN은 이미지와 비디오 처리에 매우 효과적인 인공신경망의 한 형태입니다. CNN은 컨볼루션 계층, 풀링 또는 서브 샘플링 계층, 그리고 완전 연결 계층으로 구성됩니다. 이 구조는 이미지의 고유한 특성을 추출하고 이를 바탕으로 분류 또는 다른 작업을 수행할 수 있습니다.

4. 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Networks)

RNN은 시계열 데이터 또는 시퀀스 데이터 처리에 적합한 신경망입니다. 이전의 출력이 다음 입력의 일부로 다시 사용되는 순환 구조를 가지고 있습니다. 이 특성 때문에, RNN은 자연어 처리(NLP)나 음성 인식과 같은 분야에서 일련의 데이터에 대해 매우 좋은 성능을 보입니다.

각각의 인공신경망은 특정한 종류의 문제를 해결하는 데 강점을 가지고 있습니다. 따라서 문제의 유형을 고려하여 적절한 모델을 선택하는 것이 중요합니다.