신경망 튜토리얼: 초보자를 위한 단계별 가이드

머신 러닝 분야에는 흥미로운 개념이 많이 있습니다. 여기, 이 신경망 튜토리얼에서 신경망의 기본 개념 중 하나에 대해 논의할 것입니다. 이 기사는 네트워크의 이면에 있는 이론을 설명함으로써 이러한 네트워크의 작동을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

이 인공 신경망 튜토리얼을 마치면 다음을 알게 될 것입니다.

• 신경망이란 무엇입니까?
• 신경망은 어떻게 작동합니까?
• 신경망의 종류는 무엇입니까?

신경망이란 무엇입니까?

신경망은 인간의 두뇌처럼 작동하도록 설계된 시스템입니다. 아주 간단하지만 우리의 일상 생활에 널리 퍼져 있습니다.

복잡한 정의는 신경망이 네트워크 아키텍처가 있는 계산 모델이라는 것입니다. 이 아키텍처는 인공 뉴런으로 구성됩니다. 이 구조에는 특정 작업을 수행하기 위해 수정할 수 있는 특정 매개변수가 있습니다.

그들은 광범위한 근사 속성을 가지고 있습니다. 즉, 차원에 관계없이 모든 정확도 수준으로 함수를 근사화할 수 있습니다. 신경망은 기존 컴퓨터가 잘 작동하지 않는 영역에서 광범위한 응용 프로그램을 찾습니다. Siri에서 Google 지도에 이르기까지 인공 지능이 사용되는 모든 곳에 신경망이 있습니다.

그들은 인공 지능 작업의 중요한 부분입니다. 신경망은 인간의 뇌에서 영감을 받아 그 구조도 비슷합니다.

신경망은 어떻게 작동합니까?

신경망에는 많은 레이어가 있습니다. 각 계층은 특정 기능을 수행하며 네트워크가 복잡할수록 계층이 많아집니다. 이것이 신경망을 다층 퍼셉트론이라고도 부르는 이유입니다.

가장 순수한 형태의 신경망에는 세 개의 계층이 있습니다.

1. 입력 레이어
2. 은닉층
3. 출력 레이어

이름에서 알 수 있듯이 이러한 각 레이어에는 특정 목적이 있습니다. 이러한 레이어는 노드로 구성됩니다. 요구 사항에 따라 신경망에는 여러 개의 은닉층이 있을 수 있습니다. 입력 계층은 입력 신호를 선택하고 다음 계층으로 전달합니다. 외부 세계에서 데이터를 수집합니다.

은닉층은 계산의 모든 백엔드 작업을 수행합니다. 네트워크에는 숨겨진 레이어가 전혀 없을 수도 있습니다. 그러나 신경망에는 적어도 하나의 은닉층이 있습니다. 출력층은 은닉층 계산의 최종 결과를 전송합니다.

다른 기계 학습 응용 프로그램과 마찬가지로 특정 문제를 제공하기 전에 일부 훈련 데이터로 신경망도 훈련해야 합니다. 그러나 신경망이 문제를 해결하는 방법에 대해 더 깊이 알아보기 전에 먼저 퍼셉트론 계층의 작동에 대해 알아야 합니다.

퍼셉트론 레이어는 어떻게 작동합니까?

신경망은 많은 퍼셉트론 계층으로 구성됩니다. 그래서 '다층 퍼셉트론'이라는 이름을 갖게 된 것입니다. 이러한 레이어는 고밀도 레이어의 숨겨진 레이어라고도 합니다. 그들은 많은 퍼셉트론 중성자로 구성됩니다. 그들은 함께 작동하여 퍼셉트론 층을 형성하는 기본 단위입니다. 이 뉴런은 입력 세트에서 정보를 수신합니다. 이러한 수치 입력을 편향 및 가중치 그룹과 결합한 다음 단일 출력을 생성합니다.

계산을 위해 각 뉴런은 가중치와 편향을 고려합니다. 그런 다음 조합 함수는 가중치와 편향을 사용하여 출력(수정된 입력)을 제공합니다. 다음 방정식을 통해 작동합니다.

조합 = 편향 + 가중치 * 입력

그 후 활성화 함수는 다음 방정식으로 출력을 생성합니다.

출력 = 활성화(조합)

이 기능은 신경망이 수행하는 역할의 종류를 결정합니다. 그들은 네트워크의 계층을 형성합니다. 다음은 널리 사용되는 활성화 기능입니다.

선형 함수

이 함수에서 출력은 뉴런의 조합일 뿐입니다.

활성화 = 조합

쌍곡선 탄젠트 함수

신경망 중에서 가장 많이 사용되는 활성화 함수입니다. 이것은 시그모이드 함수이며 -1과 +1 사이에 있습니다.

활성화 = tanh(조합)

물류 기능

로지스틱 함수도 일종의 시그모이드 함수이기 때문에 쌍곡선 탄젠트 함수와 매우 유사합니다. 그러나 0과 1 사이에 있기 때문에 다릅니다.

활성화 = 1 1 + 전자 조합

수정된 선형 단위 함수

쌍곡선 탄젠트 함수와 마찬가지로 수정된 선형 단위 함수도 널리 사용됩니다. 수정된 선형 단위 함수의 다른 이름은 ReLU입니다. ReLU는 0보다 크거나 같을 때 조합과 같고, 조합이 (음수) 0보다 작으면 음수입니다.

신경망은 정확히 어떻게 작동합니까?

신경망 뒤에 무엇이 있고 어떻게 작동하는지 알았으므로 신경망 작동에 집중할 수 있습니다.

작동 방식은 다음과 같습니다.

1. 은닉층으로 정보를 전달하는 입력층으로 정보가 공급됨
2. 두 레이어 간의 상호 연결은 각 입력에 무작위로 가중치를 할당합니다.
3. 가중치가 개별적으로 곱해진 후 모든 입력에 추가되는 편향
4. 가중 합은 활성화 함수로 전송됩니다.
5. 활성화 함수는 기능 추출을 위해 실행해야 하는 노드를 결정합니다.
6. 모델은 출력을 전달하기 위해 출력 레이어에 애플리케이션 기능을 적용합니다.
7. 가중치가 조정되고 출력은 오류를 최소화하기 위해 역전파됩니다.

모델은 비용 함수를 사용하여 오류율을 줄입니다. 다른 훈련 모델로 가중치를 변경해야 합니다.

1. 모델은 출력을 원래 결과와 비교합니다.
2. 정확도를 높이기 위해 프로세스를 반복합니다.

모델은 출력의 정확도를 향상시키기 위해 모든 반복에서 가중치를 조정합니다.

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신경망의 유형

1) 순환 신경망(RNN)

이 네트워크에서 계층의 출력이 저장되고 입력으로 다시 전송됩니다. 이런 식으로 특정 계층의 노드는 과거 단계에 대한 일부 정보를 기억합니다. 입력 레이어의 조합은 가중치와 기능의 합을 곱한 것입니다. 순환 신경망 프로세스는 은닉층에서 시작됩니다.

여기서 각 노드는 선행 단계의 정보 중 일부를 기억합니다. 모델은 나중에 사용할 수 있는 각 반복의 일부 정보를 유지합니다. 시스템은 결과가 틀릴 때 스스로 학습합니다. 그런 다음 해당 정보를 사용하여 역전파에서 예측의 정확도를 높입니다. RNN의 가장 인기 있는 응용 프로그램은 텍스트 음성 변환 기술입니다.

2) CNN(Convolutional Neural Network)

이 네트워크는 하나 또는 여러 개의 컨볼루션 레이어로 구성됩니다. 이 네트워크에 있는 컨볼루션 계층은 입력을 다음 계층으로 전송하기 전에 입력에 컨볼루션 함수를 적용합니다. 이 때문에 네트워크는 매개변수가 적지만 더 심오해집니다. CNN은 자연어 처리 및 이미지 인식에 널리 사용됩니다.

3) 방사형 기저 기능 신경망(RBFNN)

이 신경망은 방사형 기저 함수를 사용합니다. 이 함수는 중심에서 점까지의 거리를 고려합니다. 이러한 네트워크는 두 개의 레이어로 구성됩니다. 은닉층은 기능을 방사형 기저 기능과 결합하고 출력을 다음 층으로 전달합니다.

다음 레이어는 이전 레이어의 출력을 사용하면서 동일한 작업을 수행합니다. 방사형 기저 함수 신경망은 전력 시스템에 사용됩니다.

4) 피드포워드 신경망(FNN)

이것은 인공 신경망의 가장 순수한 형태입니다. 이 네트워크에서 데이터는 입력 계층에서 출력 계층으로 한 방향으로 이동합니다. 이 네트워크에서 출력 계층은 입력과 가중치의 곱의 합을 받습니다. 이 신경망에는 역전파가 없습니다. 이러한 네트워크에는 숨겨진 레이어가 많거나 0일 수 있습니다. 이들은 얼굴 인식에서 응용 프로그램을 유지하고 찾기가 더 쉽습니다.

5) 모듈식 신경망

이 네트워크에는 독립적으로 작동하는 여러 네트워크가 있습니다. 그들은 모두 특정 작업을 수행하지만 계산 프로세스 중에 서로 상호 작용하지 않습니다.

이러한 방식으로 모듈식 신경망은 훨씬 더 높은 효율성으로 매우 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 네트워크는 FNN과 같은 단순한 네트워크에 비해 유지 관리가 더 어렵지만 복잡한 작업에 대해 더 빠른 결과를 제공합니다.

신경망에 대해 자세히 알아보기

그것이 우리의 신경망 튜토리얼에 있습니다. 이러한 네트워크가 수행할 수 있는 다양한 작업을 본 적이 있어야 합니다. 그들은 우리가 매일 사용하는 거의 모든 기술에 사용됩니다. 신경망에 대해 자세히 알아보려면 인공 지능 및 기계 학습에 대한 과정 카탈로그를 확인하십시오.

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