[내 머리로 머신러닝] 신경망

 

신경망의 기본 구조
신경망은 마치 레고 블록을 쌓아 올린 것처럼 여러 층으로 이루어져 있다. 각 층은 수많은 작은 계산 단위들로 구성된다.
 
 

 
 
 
퍼셉트론: 신경망의 기본 벽돌
퍼셉트론은 신경망의 가장 기본적인 구성 요소다. 마치 레고 블록 하나과 같다. 퍼셉트론은 여러 개의 입력을 받아 하나의 출력을 만들어 낸다.

은닉층: 비밀 요리사의 주방
은닉층은 입력층과 출력층 사이에 있는 층들을 말한다. 마치 레스토랑의 주방과 같다. 손님(입력)이 주문한 음식이 요리사들(은닉층)에 의해 여러 단계를 거쳐 맛있는 요리(출력)로 변하는 것처럼, 은닉층에서는 복잡한 계산이 이루어진다.

활성화 함수: 마법의 양념
활성화 함수는 각 뉴런(신경 세포)이 다음 층으로 정보를 전달할지 말지를 결정한다. 이것은 마치 요리에 뿌리는 마법의 양념. 이 양념(활성화 함수)에 따라 음식(정보)의 맛(특성)이 달라진다. 예를 들어, 'ReLU'라는 활성화 함수는 마치 "맛있으면 그대로, 맛없으면 버려!"라고 말하는 요리사라고 볼 수 있다.

역전파: 실수를 통해 배우기
역전파는 신경망이 실수를 통해 학습하는 방법이다. 마치 숙제를 틀리고 나서 선생님의 빨간 펜 교정을 보고 공부하는 것과 비슷. 신경망은 예측한 결과와 실제 결과의 차이(오차)를 계산하고, 이 오차를 줄이는 방향으로 자신의 가중치(중요도)를 조절한다.

신경망의 응용
신경망은 우리 생활 곳곳에서 사용되고 있다.
1. 얼굴 인식: 스마트폰으로 얼굴을 인식해 잠금을 해제할 때
2. 음성 인식: "헤이 시리"나 "오케이 구글"처럼 음성 명령을 인식할 때
3. 번역: 외국어를 우리말로 번역해주는 앱을 사용할 때

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다층 퍼셉트론(MLP: Multi-Layer Perceptron)은 인공지능과 딥러닝의 핵심을 이루는 중요한 개념이다. 이름은 어렵게 들릴 수 있지만, 사실은 데이터를 보고 "이것은 무엇이다!"라고 결정하는 똑똑한 계산기라고 생각하면 된다. 오늘은 MLP의 개념, 작동 원리, 그리고 왜 중요한지 쉽게 풀어서 이야기해보겠다. 🤖✨

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1️⃣ 다층 퍼셉트론이란?

다층 퍼셉트론은 **퍼셉트론(Perceptron)**이라는 간단한 모델에서 시작한다.

• 퍼셉트론은 데이터를 받아 선형 방정식을 계산해 결과를 내는 모델이다.
• 하지만 단순한 퍼셉트론은 직선 하나로만 데이터를 나누기 때문에, 복잡한 문제를 풀기 어렵다.

**다층 퍼셉트론(MLP)**은 이런 퍼셉트론을 여러 층으로 쌓아 올린 모델이다.

• 여러 층을 거치면서 데이터를 점점 더 복잡하게 변형한다.
• 결국, 복잡한 데이터를 처리하고 정확한 예측을 내릴 수 있다.

구조

MLP는 세 가지 주요 구성 요소로 이루어진다:

1. 입력층(Input Layer): 데이터를 받는 역할.
   • 예: 고양이 사진의 픽셀 데이터.
2. 은닉층(Hidden Layer): 데이터를 처리하고 변환하는 중간 단계.
   • 예: 고양이 귀, 눈, 수염 같은 특징 추출.
3. 출력층(Output Layer): 최종 결과를 내놓는 단계.
   • 예: "이건 고양이입니다!"

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2️⃣ 다층 퍼셉트론은 어떻게 작동할까?

다층 퍼셉트론의 핵심은 **뉴런(Neuron)**과 뉴런 간의 연결(가중치, Weight)이다. 뉴런은 데이터를 받아 가중치를 곱하고, 이를 더한 뒤 활성화 함수를 적용해 새로운 값을 만든다.

작동 과정:

1. 전달(Forward Propagation)
   • 데이터를 입력층에서 은닉층을 거쳐 출력층으로 전달하며 계산한다.
   • 계산된 결과는 예측값(예: 고양이일 확률)으로 출력된다.
2. 오류 계산(Error Calculation)
   • 예측값과 실제 정답의 차이를 계산해 오류를 구한다.
3. 역전파(Backpropagation)
   • 오류를 바탕으로 가중치를 조정한다.
   • 은닉층에서 입력층 방향으로 거꾸로 학습하며, 뉴런 간 연결이 더 똑똑해지도록 만든다.

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3️⃣ 다층 퍼셉트론의 강점과 한계

강점

1. 복잡한 데이터 처리 가능
   • 선형으로 구분되지 않는 문제(예: 손글씨 인식)도 해결할 수 있다.
2. 다양한 활용성
   • 이미지 분류, 음성 인식, 금융 예측 등 다양한 분야에서 사용된다.

한계

1. 데이터가 많아야 함
   • 충분한 학습 데이터를 주지 않으면 좋은 결과를 내기 어렵다.
2. 과적합 가능성
   • 모델이 학습 데이터에 너무 특화되어 새로운 데이터에서 성능이 떨어질 수 있다.
3. 계산 비용이 높음
   • 층이 많아질수록 계산량이 크게 증가한다.

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4️⃣ 한눈에 보기: 다층 퍼셉트론의 특징

구성 요소 설명

입력층	데이터를 입력받는 부분
은닉층	데이터를 가공하여 패턴을 학습하는 중간 단계
출력층	최종 결과를 내는 부분
활성화 함수	뉴런의 출력을 조절하는 역할
역전파	오류를 거꾸로 전파하며 학습하는 과정

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5️⃣ 일상 비유로 이해하기

다층 퍼셉트론은 마치 베이커리에서 케이크를 만드는 과정과 비슷하다.

1. 입력층: 재료(밀가루, 설탕, 달걀 등)를 받는다.
2. 은닉층: 재료를 섞고, 반죽하고, 구워서 모양을 만든다.
3. 출력층: 맛있는 케이크가 완성된다.

이 과정에서 베이커리의 레시피(가중치)는 학습을 통해 점점 더 좋아져, 다음에는 더 맛있는 케이크를 만들 수 있게 된다! 🎂

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6️⃣ 결론

다층 퍼셉트론은 딥러닝의 기초가 되는 모델로, 복잡한 데이터를 처리하고 예측하는 데 강력한 도구이다. 딥러닝을 시작하려는 누구에게나 꼭 알아야 할 기본 중의 기본이다. 💡👏