신경망과 컨볼루션은 무엇이며 어떻게 작동하나요?

현대 컴퓨팅 분야에서 "신경망"이라는 용어는 지난 몇 년 동안 많은 관심을 끌었습니다. 신경망이 무엇인지, 어떻게 작동하는지 이해하는 데 열정이 있다면 이곳이 지식 확장을 시작하기에 완벽한 장소입니다.

신경망이란 무엇인가요?

기본적으로 신경망은 인간의 두뇌를 모방하도록 설계된 컴퓨터 시스템입니다. 복잡한 패턴을 학습하고, 이해하고, 해석하는 능력은 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)의 핵심 측면입니다.

이러한 네트워크는 우리 두뇌의 신경망과 마찬가지로 상호 연결된 많은 처리 요소, 즉 '노드'로 구성됩니다. 이 레이아웃은 패턴 인식을 용이하게 하여 AI 시스템이 시간이 지남에 따라 작동을 개선하도록 돕습니다. 일반적인 신경망은 여러 핵심 구성 요소로 구성됩니다.

1. 입력 계층: 입력 계층은 네트워크에 공급되는 데이터와 첫 번째 접촉 지점입니다. 추가 처리를 위해 원시 정보를 전달합니다.
2. 숨겨진 레이어: 입력 레이어 다음에는 데이터가 숨겨진 레이어로 들어갑니다. 이러한 레이어는 외부 검사에는 보이지 않으며 가공의 핵심입니다.
3. 출력 레이어: 처리된 정보는 최종적으로 출력 레이어에 도달하여 최종 결과 또는 예측을 제공합니다.

각 레이어는 "연결"로 연결된 많은 노드 또는 "뉴런"으로 구성됩니다. 각 연결에는 정보 처리 작업의 중요성을 나타내는 가중치가 있습니다.

신경망은 어떤 용도로 사용되나요?

데이터로부터 학습하고 결과를 예측하는 뛰어난 능력을 갖춘 신경망은 많은 현대 기술의 초석이 되었습니다. 다재다능함과 패턴 인식 기능은 다양한 분야에 응용할 수 있는 길을 열어줍니다.

신경망의 가장 두드러진 응용 중 하나는 머신 비전, 특히 이미지 인식입니다. CNN(컨벌루션 신경망)을 사용하면 사진 속 얼굴을 인식하거나 장면에서 객체를 식별하는 등 이미지를 인식하고 분류하도록 시스템을 훈련할 수 있습니다. 이 기술은 소셜 미디어의 자동 사진 태깅부터 의료 영상의 질병 진단에 이르기까지 다양한 애플리케이션을 지원합니다.

신경망은 자연어 처리(NLP)에서도 중요한 역할을 하여 기계가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있게 해줍니다. 음성 명령을 이해하는 가상 비서, 고객 문의에 응답하는 챗봇, 텍스트를 한 언어에서 다른 언어로 번역하는 소프트웨어 등 이러한 모든 발전은 신경망을 통해 구현됩니다.

신경망을 어떻게 훈련하나요?

신경망을 훈련한다는 것은 본질적으로 정확한 예측을 하도록 가르치는 것을 의미합니다. 여기에는 데이터를 공급하고 예측을 수행한 다음 네트워크 매개변수를 조정하여 예측을 개선하는 작업이 포함됩니다.

목표는 네트워크의 예측과 실제 출력("손실" 또는 "오류"라는 용어) 간의 차이를 최소화하는 것입니다. 이 차이가 작을수록 신경망의 성능이 향상됩니다.

1단계: 가중치 및 편향 초기화

신경망은 각각 편향이 있는 가중치로 연결된 뉴런으로 구성됩니다. 이러한 가중치와 편향은 네트워크가 훈련 중에 학습하는 매개변수입니다. 처음에는 임의의 값으로 설정됩니다.

2단계: Feedforward

입력 데이터를 네트워크에 제공합니다. 이 데이터는 "피드포워드"라는 프로세스를 통해 네트워크를 통해 입력 계층에서 출력 계층으로 이동합니다. 각 뉴런은 입력과 편향의 가중치 합을 적용한 후 활성화 함수를 적용한 후 결과를 다음 레이어에 전달합니다.

3단계: 손실 계산

피드포워드 프로세스가 끝나면 네트워크는 출력을 생성합니다. 이 출력과 실제 값의 차이인 손실을 계산합니다. 이 손실은 해결하려는 문제 유형(예: 회귀, 분류)에 따라 달라지는 손실 함수를 사용하여 계산됩니다.

4단계: 역전파

역전파는 마법이 일어나는 곳입니다. 이 프로세스에는 손실을 최소화하기 위해 가중치와 편향을 조정하는 작업이 포함됩니다. 출력 레이어부터 시작하여 오류가 이전 레이어로 다시 전파됩니다. 각 매개변수(가중치 및 편향)에 대한 손실 함수의 기울기를 계산합니다. 이는 해당 매개변수의 변화가 손실에 얼마나 영향을 미치는지 나타냅니다.

5단계: 가중치 및 편향 업데이트

그런 다음 가중치와 편향은 계산된 기울기와 반대 방향으로 업데이트됩니다. 이는 최적화 알고리즘(가장 일반적으로 경사하강법)을 사용하여 수행됩니다. 업데이트에서 수행되는 단계의 크기는 "학습률"(설정한 하이퍼파라미터)에 따라 결정됩니다.

6단계: 프로세스를 반복합니다.

특정 반복 횟수 동안 또는 손실이 원하는 임계값 미만이 될 때까지 2~5단계를 반복합니다. 전체 데이터 세트가 가중치를 업데이트하는 데 사용되는 횟수를 "에포크"라고 합니다. 훈련에는 일반적으로 여러 기간이 포함됩니다.

컨벌루션 신경망이란 무엇인가요?

Convolutional Neural Network(CNN)은 이미지와 같은 격자형 데이터를 처리하도록 설계된 특수 신경망 모델입니다. 이러한 네트워크는 전통적인 다층 퍼셉트론(MLP) 모델의 변형이며 근본적으로 인간 두뇌의 생물학적 과정에서 영감을 받았습니다.

생물학적 시각 피질

CNN은 인간 두뇌의 시각 피질의 조직과 기능에서 영감을 받았습니다. 시각 피질에는 시야의 특정 영역에 민감한 작은 세포 영역이 있습니다. 이 개념은 입력 데이터에 컨볼루션된 필터를 적용하여 CNN에 반영됩니다.

콘볼루션 레이어

CNN의 핵심 구성 요소는 기능의 공간 계층을 자동으로 적응적으로 학습하는 콘볼루션 레이어입니다. 컨벌루션 레이어에서는 여러 필터가 이미지 위로 이동하고 필터와 입력 이미지의 가중치 사이의 내적(dot product) 작업을 수행합니다. 이 작업의 결과는 특징 맵 또는 컨벌루션 특징을 형성합니다.

풀링 레이어

풀링 레이어는 일반적으로 공간 크기를 줄이기 위해 컨볼루셔널 레이어 뒤에 추가되며, 이는 매개변수 수와 계산 복잡성을 줄이는 데 도움이 됩니다. 또한 네트워크가 이미지의 규모와 방향에 더 불변하게 되어 더 강력한 특징을 추출하는 데 도움이 됩니다.

예측하기

네트워크 끝에는 MLP 모델과 유사하게 완전히 연결된 레이어가 사용됩니다. 이러한 레이어는 고급 필터링된 이미지를 가져와 최종 출력 클래스 또는 예측으로 변환합니다.

CNN은 이미지 인식 분야에서 중요한 역할을 해왔습니다. 일반적으로 다음 응용 프로그램에 사용됩니다.

1. 이미지 및 비디오 인식: CNN은 이미지와 비디오의 사물, 사람, 감정까지도 인식하는 데 사용할 수 있습니다.
2. 의료 영상 분석: 의료 분야에서 CNN은 이미지를 분석하고 질병 진단을 돕는 데 사용됩니다.
3. 자율주행차: CNN은 자율주행차에 사용되어 도로 위의 물체와 표지판을 감지하여 차량이 주변 환경을 이해하고 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
4. 얼굴 인식 시스템: CNN은 얼굴 인식 보안 시스템에 널리 사용됩니다.

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