신경망 아키텍처는 딥러닝 모델의 설계와 구조를 결정하는 중요한 요소 중 하나입니다. 다양한 신경망 아키텍처가 개발되어 다양한 응용 분야에 활용되고 있으며, 이들 각각은 특정 유형의 작업에 적합합니다. 이제 신경망 아키텍처와 그 종류를 살펴보겠습니다.
피드포워드 신경망 동작 방식
피드포워드 신경망은 입력 데이터가 입력층에서 시작하여 은닉층을 거쳐 출력층으로 전달됩니다. 각 뉴런은 입력에 가중치를 곱하고 활성화 함수를 통과시켜 값을 계산하며, 이 값들이 다음 층으로 전파됩니다. 이러한 과정은 학습 데이터를 통해 가중치와 편향을 조정하여 원하는 출력을 얻는 과정을 반복함으로써 이루어집니다.
피드포워드 신경망은 회귀 문제나 분류 문제와 같은 다양한 기계학습 작업에 적용됩니다. 그러나 이러한 기본적인 구조를 확장하여 복잡한 문제를 다룰 수 있는 다층 퍼셉트론(MLP)과 같은 변형된 구조의 네트워크가 더 일반적으로 사용됩니다. 따라서 피드포워드 신경망은 딥러닝의 출발점이자 기반 구조 중 하나로, 다양한 응용 분야에서 활용되고 있습니다.
피드포워드 신경망(Feedforward Neural Network, FNN)은 딥러닝의 가장 기본적이고 간단한 형태의 신경망 중 하나입니다. 이 네트워크는 정보의 흐름이 일방향으로만 진행되는 구조를 가지며, 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성됩니다.
** 입력층(Input Layer):** 피드포워드 신경망의 시작점입니다. 입력 데이터가 이곳에 들어오며, 각 입력 특성(feature)은 입력 뉴런에 연결됩니다. 예를 들어 이미지 분류 작업에서는 이미지의 픽셀 값을 입력층의 뉴런에 할당할 수 있습니다.
** 은닉층(Hidden Layer):** 하나 이상의 은닉층이 있을 수 있으며, 입력층과 출력층 사이에 위치합니다. 은닉층의 뉴런들은 입력 데이터로부터 패턴과 특징을 학습하고, 다음 층으로 정보를 전달합니다. 이러한 중간 층들을 통해 신경망은 입력 데이터의 비선형적인 관계를 모델링할 수 있습니다.
** 출력층(Output Layer):** 최종 결과를 출력하는 층입니다. 예를 들어, 이미지 분류 작업에서는 각 클래스에 대한 확률 값을 출력할 수 있으며, 확률이 가장 높은 클래스를 선택하여 예측 결과를 얻습니다.
합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)
주로 이미지와 관련된 작업에 특화된 신경망 아키텍처로, 컨볼루션 연산(Convolutional Operation)과 풀링 연산(Pooling Operation)을 통해 공간적 정보를 보존하면서 데이터를 처리하는데 강점을 가지고 있습니다.
** 컨볼루션 레이어 (Convolutional Layer):** CNN의 핵심 부분 중 하나로, 입력 이미지에 대해 작은 커널 또는 필터를 이동시키면서 컨볼루션 연산을 수행합니다. 이 과정에서 이미지의 지역적 패턴과 특징을 감지하고 추출합니다. 예를 들어, 에지(edge), 질감(texture), 색상 등을 인식합니다. 컨볼루션 레이어는 가중치와 함께 작동하여 특징 맵(Feature Map)을 생성합니다.
** 풀링 레이어 (Pooling Layer):** 풀링 레이어는 공간적 차원을 줄이는 역할을 합니다. 주로 최대 풀링(Max-Pooling)이나 평균 풀링(Average-Pooling)과 같은 연산을 사용하여 특징 맵을 다운샘플링합니다. 이를 통해 계산량을 줄이고, 작은 변화에 대한 로버스트한 인식 능력을 향상시킵니다.
** 완전 연결 레이어 (Fully Connected Layer):** 컨볼루션 레이어와 풀링 레이어를 거친 특징 맵들은 완전 연결 레이어로 연결되어 최종 출력을 생성합니다. 이 단계에서 분류, 객체 검출, 세그멘테이션(segmentation) 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
CNN은 이미지 분류, 객체 검출, 얼굴 인식, 자율 주행 자동차 및 의료 영상 처리 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 특히 이미지 처리와 관련된 작업에서 기존의 머신러닝 방법보다 우수한 성능을 발휘하며, 딥러닝의 중요한 발전 중 하나입니다. CNN은 다른 신경망 아키텍처와 조합하여 더 복잡한 모델을 만들거나 전이 학습(Transfer Learning)을 통해 작업을 효율적으로 수행하는 데도 사용됩니다.
순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)
시퀀스 데이터와 시계열 데이터를 처리하는 데 특화된 신경망 아키텍처입니다. RNN은 이전 단계에서의 출력을 현재 단계의 입력으로 사용하여 순차적인 정보를 처리합니다. 이러한 반복 구조를 통해 시퀀스의 길이에 상관없이 변수 길이의 입력을 다룰 수 있으며, 시간에 따른 패턴을 학습하고 예측하는 데 유용합니다.
RNN의 기본 아이디어는 순서가 있는 데이터를 처리하면서 이전 정보를 기억하고 활용하는 것입니다. 예를 들어, 문장의 단어를 순차적으로 처리하면서 각 단어의 의미와 문맥을 파악할 수 있습니다. 이러한 특성은 자연어 처리, 음성 인식, 기계 번역, 주식 시장 예측 등 다양한 시퀀스 데이터에 적용됩니다.
그러나 RNN에는 장기 의존성(Long-term Dependency) 문제가 있어, 긴 시퀀스를 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 오랜 시간이 지남에 따라 그래디언트(Gradient) 소실 또는 폭발 문제가 발생할 수 있어, 이를 해결하기 위해 LSTM(Long Short-Term Memory) 및 GRU(Gated Recurrent Unit)와 같은 변형된 구조가 개발되었습니다. 이러한 발전을 통해 RNN은 긴 시퀀스를 효과적으로 처리하고 모델의 성능을 향상시키는 데 도움이 되었습니다.
총체적으로, RNN은 순차적인 데이터의 모델링과 예측을 위한 강력한 도구로 활용되며, 시계열 데이터, 자연어 처리, 음성 인식 및 다양한 시퀀스 기반 작업에 적합한 신경망 아키텍처입니다.