딥러닝: Feedforward Neural Networks (전방향 신경망) 기본 이해

🧠 Feedforward Neural Networks (전방향 신경망) 기초 다지기

딥러닝의 세계에 발을 들여놓으셨다면, Feedforward Neural Networks (전방향 신경망)은 가장 먼저 마주하게 될 중요한 개념입니다. 이 글에서는 전방향 신경망의 기본적인 개념과 동작 원리, 그리고 간단한 예시를 통해 이해를 돕고자 합니다.

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💡 전방향 신경망이란 무엇인가요?

전방향 신경망은 가장 기본적인 형태의 인공 신경망입니다. 여기서 '전방향'이라는 이름은 신호가 입력층에서 시작하여 은닉층을 거쳐 출력층으로 '앞으로만' 전달된다는 의미를 담고 있습니다. 즉, 정보의 흐름이 일방통행이라는 것이죠.

간단히 말해, 전방향 신경망은 여러 개의 레이어(층)로 구성되어 있으며, 각 레이어는 노드(node) 또는 뉴런(neuron)이라고 불리는 작은 처리 단위들로 이루어져 있습니다. 각 노드는 이전 레이어의 모든 노드로부터 입력을 받아 가중치를 곱하고, 편향(bias)을 더한 후, 활성 함수(activation function)를 적용하여 다음 레이어로 전달합니다. 이러한 과정을 통해 복잡한 패턴을 학습하고, 주어진 입력을 원하는 출력으로 변환할 수 있습니다.

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⚙️ 전방향 신경망의 작동 원리

전방향 신경망의 작동 원리는 다음과 같이 요약할 수 있습니다:

1. 입력 (Input): 입력 데이터가 입력층(input layer)에 주어집니다. 입력층의 각 노드는 입력 데이터의 특징(feature)에 해당합니다.

2. 가중치 합 (Weighted Sum): 입력층의 각 노드는 은닉층(hidden layer)의 각 노드와 연결되어 있으며, 각 연결에는 가중치(weight)가 할당됩니다. 은닉층의 각 노드는 입력 신호에 해당 가중치를 곱하고, 편향을 더하여 가중합을 계산합니다. 가중치는 연결의 강도를 나타내며, 편향은 노드의 활성화를 조절하는 역할을 합니다.
   가중치 합은 다음과 같은 수식으로 표현할 수 있습니다:

   가중합 = (입력1 * 가중치1) + (입력2 * 가중치2) + ... + (입력n * 가중치n) + 편향

3. 활성 함수 (Activation Function): 가중합에 활성 함수를 적용하여 노드의 출력을 결정합니다. 활성 함수는 비선형성을 부여하여 신경망이 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 시그모이드(sigmoid), ReLU(Rectified Linear Unit), tanh 등의 활성 함수가 널리 사용됩니다.

4. 전파 (Propagation): 활성 함수의 출력은 다음 레이어로 전달됩니다. 이 과정을 반복하여 최종 출력층까지 데이터를 전파합니다.

5. 출력 (Output): 출력층에서 최종적인 예측값 또는 분류 결과를 얻습니다.

6. 학습 (Learning): 예측값과 실제값 간의 차이(오차)를 계산하고, 오차를 줄이기 위해 가중치와 편향을 조정하는 과정을 거칩니다. 이 과정은 역전파(backpropagation) 알고리즘을 사용하여 수행됩니다.

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🐍 Python 예시: 간단한 전방향 신경망 구현

다음은 Python과 NumPy를 사용하여 간단한 전방향 신경망을 구현하는 예시입니다. 이 예시는 2개의 입력 노드, 1개의 은닉층(2개의 노드), 그리고 1개의 출력 노드를 갖는 신경망을 보여줍니다.

import numpy as np

# 활성 함수: 시그모이드
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 시그모이드 미분
def sigmoid_derivative(x):
    return x * (1 - x)

# 입력 데이터
inputs = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])

# 실제 출력 (XOR 연산)
expected_output = np.array([[0], [1], [1], [0]])

# 가중치 및 편향 초기화 (무작위 값으로 초기화)
weights_hidden = np.random.rand(2, 2)
bias_hidden = np.random.rand(2, 1)
weights_output = np.random.rand(2, 1)
bias_output = np.random.rand(1, 1)

# 학습률
learning_rate = 0.1

# 학습 반복 횟수
epochs = 10000

# 학습 시작
for epoch in range(epochs):
    # 순방향 전파 (Forward Propagation)
    hidden_layer_input = np.dot(inputs, weights_hidden) + bias_hidden.T
    hidden_layer_output = sigmoid(hidden_layer_input)
    output_layer_input = np.dot(hidden_layer_output, weights_output) + bias_output.T
    predicted_output = sigmoid(output_layer_input)

    # 오차 계산
    error = expected_output - predicted_output

    # 역전파 (Backpropagation)
    d_predicted_output = error * sigmoid_derivative(predicted_output)
    error_hidden_layer = d_predicted_output.dot(weights_output.T)
    d_hidden_layer = error_hidden_layer * sigmoid_derivative(hidden_layer_output)

    # 가중치 및 편향 업데이트
    weights_output += hidden_layer_output.T.dot(d_predicted_output) * learning_rate
    weights_hidden += inputs.T.dot(d_hidden_layer) * learning_rate
    bias_output += np.sum(d_predicted_output, axis=0, keepdims=True) * learning_rate
    bias_hidden += np.sum(d_hidden_layer, axis=0, keepdims=True) * learning_rate

# 학습 결과 출력
print("Predicted Output:")
print(predicted_output)

이 코드는 XOR 연산을 수행하는 간단한 신경망을 구현합니다. 입력, 가중치, 편향을 초기화하고, 순방향 전파와 역전파를 통해 가중치를 업데이트하며 학습합니다. 이 예시를 통해 전방향 신경망의 기본적인 구조와 학습 과정을 이해할 수 있습니다.

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🤔 핵심 용어 정리

• 전방향 신경망 (Feedforward Neural Network): 입력에서 출력으로 단방향으로 데이터를 전달하는 가장 기본적인 형태의 인공 신경망.
• 입력층 (Input Layer): 입력 데이터를 받는 층.
• 은닉층 (Hidden Layer): 입력층과 출력층 사이에 위치하며, 복잡한 특징을 학습하는 층. 여러 개의 은닉층을 가질 수 있습니다.
• 출력층 (Output Layer): 최종적인 예측 또는 분류 결과를 출력하는 층.
• 노드/뉴런 (Node/Neuron): 신경망의 기본적인 처리 단위. 입력, 가중치, 편향, 활성 함수를 포함합니다.
• 가중치 (Weight): 노드 간 연결의 강도를 나타내는 값. 학습을 통해 조정됩니다.
• 편향 (Bias): 노드의 활성화를 조절하는 값. 학습을 통해 조정됩니다.
• 활성 함수 (Activation Function): 노드의 출력을 결정하는 비선형 함수. 시그모이드, ReLU 등이 있습니다.
• 순방향 전파 (Forward Propagation): 입력에서 출력으로 데이터를 전달하는 과정.
• 역전파 (Backpropagation): 오차를 계산하고, 오차를 줄이기 위해 가중치와 편향을 조정하는 과정. 경사 하강법(gradient descent)과 함께 사용됩니다.
• 학습률 (Learning Rate): 가중치와 편향을 업데이트하는 정도를 조절하는 하이퍼파라미터.

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🚀 전방향 신경망의 활용 분야

전방향 신경망은 다양한 분야에서 활용됩니다.

• 이미지 인식 (Image Recognition): 이미지 분류, 객체 감지 등
• 자연어 처리 (Natural Language Processing): 텍스트 분류, 감성 분석, 기계 번역 등
• 음성 인식 (Speech Recognition): 음성 텍스트 변환
• 회귀 (Regression): 주가 예측, 수요 예측 등

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📚 추가 학습 자료

전방향 신경망에 대해 더 깊이 있게 학습하고 싶다면, 다음과 같은 자료들을 참고해 보세요:

• 온라인 강의: Coursera, Udacity, edX 등에서 제공하는 딥러닝 강좌
• 서적: "Deep Learning" (Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville) 등
• 논문: 신경망 관련 최신 연구 논문

전방향 신경망은 딥러닝의 기본을 다지는 중요한 단계입니다. 꾸준히 학습하고 실습하면서 딥러닝 전문가의 길을 걸어가시길 바랍니다! 힘내세요!