퍼셉트론 학습 알고리즘: 작동 원리

인간의 뇌는 복잡하고 흥미로운 기관입니다. 그 능력은 눈에 보이는 것 이상입니다. 복잡한 생리적, 심리적, 감정적 기능은 인간의 두뇌가 할 수 있는 일에 관한 한 빙산의 일각에 불과합니다. 과학에 영감을 주는 것은 바로 이 매우 매혹적인 자연입니다.

인간은 자연을 복제하려는 특별한 경향이 있습니다. 우리는 새가 날아가는 것을 보았고 우리만의 비행 물체를 갖고 싶었습니다. 비행할 수 있는 최초의 물체인 비행기는 그 관찰과 우리가 보고 가치 있는 것을 복제하려는 의지의 직접적인 결과였습니다. 자연은 그러한 모든 혁신의 중심에 있습니다.

과학은 모든 한계를 극복하고 인간의 두뇌를 복제하려고 노력했습니다. 인간의 뇌가 어떻게 기능하고 얼마나 쉽게 많은 정보를 보유, 해석 및 관리하는지 이해하기 위해 많은 연구가 진행되었습니다. 인공 신경망의 개념은 우리 뇌의 생물학적 신경망을 작지만 정확하게 표현한 것에서 영감을 얻었고 발견되었습니다.

우리는 이제 최소한 몇 가지 기능 중 뇌의 작동을 복제하는 기계를 보유하고 있습니다. 인공 지능은 사물을 분류하고, 우리와 의사 소통하고, 미래를 예측하고, 우리보다 더 잘 게임을 할 수 있는 기계를 우리에게 제공했습니다.

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• 목차

  신경망이란 무엇입니까?

신경망은 노드 또는 뉴런의 집합이 시냅스 연결을 통해 상호 연결될 때 형성됩니다. 모든 인공 신경망에는 입력 계층, 은닉 계층 및 출력 계층의 세 가지 계층이 있습니다. 여러 노드 또는 뉴런의 모음으로 구성된 입력 레이어는 입력을 수신합니다. 네트워크의 모든 뉴런에는 기능이 있으며 모든 연결에는 연관된 가중치 값이 있습니다. 그런 다음 입력은 입력 레이어에서 별도의 뉴런 집합인 은닉 레이어로 만들어진 레이어로 이동합니다. 출력 레이어는 최종 출력을 제공합니다.

• 학습 알고리즘이란 무엇입니까?

필요한 동작을 구현하기 위해 컴퓨팅 장치 네트워크를 자체 배열하는 적응형 방법입니다. 이러한 알고리즘 중 일부는 필요한 입력-출력 매핑의 몇 가지 예를 네트워크 앞에 가져옴으로써 이를 수행합니다. 네트워크가 필요한 응답을 생성할 때까지 수정 단계의 반복이 계속 실행됩니다. 학습 알고리즘은 네트워크로 가져온 수정 사항과 예제를 특징으로 하는 폐쇄 루프라고도 할 수 있습니다.

• 퍼셉트론 학습 알고리즘이란?

뉴런의 계산 프로토타입인 퍼셉트론은 가장 단순한 형태의 신경망으로 분류됩니다. Frank Rosenblatt는 1957년 Cornell Aeronautical Laboratory에서 퍼셉트론을 발명했습니다. 퍼셉트론에는 하나 이상의 입력, 프로세스 및 하나의 출력만 있습니다.

퍼셉트론의 개념은 기계 학습에서 중요한 역할을 합니다. 이진 분류기의 지도 학습을 용이하게 하는 알고리즘 또는 선형 분류기로 사용됩니다. 지도 학습은 가장 많이 연구된 학습 문제 중 하나입니다. 지도 학습 샘플은 항상 입력과 올바른/명시적 출력으로 구성됩니다. 이 학습 문제의 목적은 모델을 훈련하기 위해 미래 데이터에 대한 예측을 위해 올바른 레이블이 있는 데이터를 사용하는 것입니다. 지도 학습의 일반적인 문제 중 일부는 클래스 레이블을 예측하기 위한 분류를 포함합니다.

퍼셉트론이 분류되는 선형 분류기는 예측을 수행하기 위해 선형 예측 함수에 의존하는 분류 알고리즘입니다. 예측은 가중치와 특징 벡터를 포함하는 조합을 기반으로 합니다. 선형 분류기는 훈련 데이터의 분류를 위해 두 가지 범주를 제안합니다. 즉, 두 범주에 대해 분류가 수행되면 전체 교육 데이터가 이 두 범주에 속하게 됩니다.

가장 기본적인 형태의 퍼셉트론 알고리즘은 데이터의 이진 분류에서 사용됩니다. 퍼셉트론은 같은 이름을 가진 뉴런의 기본 단위에서 이름을 따왔습니다.

일부 시나리오 및 기계 학습 문제에서 원하는 경우 퍼셉트론 학습 알고리즘을 찾을 수 있습니다. 존재하는 줄도 몰랐던 한계를 보여줄 수 있습니다. 그러나 이것이 전부는 아니지만 대부분의 학습 알고리즘의 문제입니다. 일부 문제에는 이상적이지만 다른 문제에는 적합하지 않습니다. 한 시점에서 퍼셉트론 네트워크는 일부 기본 기능을 구현하기에 충분하지 않은 것으로 나타났습니다. 그러나 이 문제는 다층 퍼셉트론 네트워크와 개선된 학습 규칙이 등장하자마자 해결되었습니다.

오늘날 퍼셉트론은 인공 지능과 기계 학습의 세계에서 중요한 학습 알고리즘이 되었습니다. 해결할 수 있는 기능이 있는 문제 범주에 대해 안정적이고 빠른 솔루션으로 간주됩니다. 또한 퍼셉트론이 작동하는 방식에 대한 이해를 개발하면 더 복잡한 네트워크를 이해하는 작업을 훨씬 쉽게 찾을 수 있습니다.

• 퍼셉트론의 기본 구성 요소는 무엇입니까?

1. 입력: 기능은 퍼셉트론 알고리즘의 입력으로 사용됩니다. 입력은 x1, x2, x3, x4, .xn으로 표시됩니다. 이 입력에서 'x'는 기능 값을 나타내고 'n'은 이러한 기능의 총 발생 횟수를 나타냅니다. 바이어스라고 하는 특수 입력 유형도 있습니다. 우리는 조금 후에 편향을 정의할 것입니다.
2. 가중치: 모델 학습 중에 계산되는 값입니다. 가중치는 시작 시 초기 값이 지정됩니다. 훈련 오류가 발생할 때마다 가중치 값이 업데이트됩니다. 가중치는 w1, w2, w3, w4, ..wn으로 표시됩니다.
3. 편향: 앞서 언급했듯이 편향은 특수한 입력 유형입니다. 분류자가 결정 경계를 원래 위치에서 오른쪽, 왼쪽, 위 또는 아래로 이동할 수 있습니다. 대수학의 관점에서, 편향은 분류기가 결정 경계를 뒤집을 수 있도록 합니다. 편향의 목적은 지정된 거리에 대해 특정 방향으로 각 점을 이동하는 것입니다. Bias는 더 높은 품질과 더 빠른 모델 훈련을 가능하게 합니다. 퍼셉트론 알고리즘은 단층 퍼셉트론과 다층 퍼셉트론으로 분류할 수 있습니다. 단일 레이어 유형은 단일 레이어로 뉴런을 구성하고 다층 유형은 여러 레이어로 뉴런을 정렬합니다. 다층 시나리오에서 첫 번째 레이어의 각 뉴런은 입력을 받아 두 번째 레이어에 있는 뉴런 그룹에 응답을 제공합니다. 이 프로세스는 마지막 레이어에 도달할 때까지 계속됩니다.
4. 활성화/단계 함수: 활성화 또는 단계 함수는 비선형 신경망을 만드는 데 사용됩니다. 이러한 함수는 신경망의 값을 0 또는 1로 변경할 수 있습니다. 값의 변환은 데이터 세트를 쉽게 분류할 수 있도록 수행됩니다. 필요한 값에 따라 단계 함수를 사용할 수 있습니다. 시그모이드 함수와 부호 함수는 각각 0과 1, 1과 -1 사이의 값에 사용할 수 있습니다. 부호 함수는 다층 신경망에 이상적인 쌍곡선 탄젠트 함수입니다. 정류 선형 단위(ReLu)는 0에 접근하는 값에 사용할 수 있는 또 다른 단계 함수입니다. 0보다 크거나 작은 값입니다. 그러나 선형 분류에서는 퍼셉트론이 선형이어야 합니다.
5. 가중치 합산: 해당 가중치 값(wn)과 관련된 모든 기능 또는 입력 값(xn)을 곱하면 가중치 합이라고 하는 값의 합이 제공됩니다. 가중치 합산은 모든 i -> [1 to n]에 대해 ∑wixi로 표시됩니다.

• 퍼셉트론 학습 알고리즘을 수행하는 단계

1. 훈련에 필요한 모델의 특징을 첫 번째 계층의 입력으로 제공합니다.
2. 모든 가중치와 입력이 곱해집니다. 각 가중치와 입력의 곱한 결과가 합산됩니다.
3. 출력 기능을 이동하기 위해 바이어스 값이 추가됩니다.
4. 이 값은 활성화 함수에 표시됩니다(활성화 함수의 유형은 필요에 따라 다름)
5. 마지막 단계 이후 받은 값이 출력 값입니다.

이러한 학습 문제에서 사용할 수 있는 KNN과 같은 다른 분류 알고리즘이 있다면 왜 퍼셉트론 학습 알고리즘을 사용할까요?

퍼셉트론 알고리즘은 이미지 인식과 같은 복잡한 데이터 세트를 다루는 문제에 가장 적합합니다. 이러한 경우 KNN 및 기타 일반적인 분류 방법으로 알고리즘을 훈련하는 것은 힘든 작업입니다. 다층 퍼셉트론은 복잡한 데이터 세트 문제에 이상적입니다. 활성화 함수는 퍼셉트론 학습 알고리즘에서 중요한 구성 요소입니다. 학습 속도가 느린 경우 다른 활성화 함수를 사용할 수 있습니다.

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