인공신경망과 자바 예제

인공 신경망은 인간 두뇌의 동작 원리를 모방하여 만든 기술로, 이를 연구하고 개발한 연구자들의 노력과 역사는 아래와 같습니다.

1940년대, Warren McCulloch와 Walter Pitts는 인간 뇌세포 뉴런을 모방하여 뇌의 동작을 수학적으로 모델링한 간단한 인공 신경망 모델을 제안했습니다.

1950년대와 1960년대, Frank Rosenblatt는 Perceptron 알고리즘을 개발하였습니다. 이 알고리즘은 간단한 인공 신경망 모델을 훈련시킬 수 있게 되었고, 이후 많은 발전을 이끌게 되었습니다.

1970년대는 마빈 민스키의 XOR 문제의 여파가 있었고, 연구비 지원문제도 있어서 연구가 활발하게 이어지지는 못했습니다. 

1980년대 후반, David Rumelhart와 Geoffrey Everes Hinton은 역전파(backpropagation) 알고리즘을 발견하였습니다. 이 알고리즘은 인공 신경망을 효과적으로 훈련시킬 수 있게 되었고, 다층 퍼셉트론(multilayer perceptron)과 같은 복잡한 모델을 구현할 수 있게 되었습니다.

1990년대, 인공 신경망 연구는 컴퓨터의 발전과 함께 급속도로 발전하였습니다. 이후 인공 신경망은 광범위한 분야에서 응용되어, 패턴 인식, 음성 인식, 이미지 처리, 자연어 처리, 게임 등에서 높은 성능을 발휘합니다.

현재, 인공 신경망은 머신러닝, 딥러닝 분야에서 핵심적인 기술 중 하나로 여겨지고 있습니다. 이제는 대규모 데이터 셋과 강력한 하드웨어의 등장으로 인공 신경망의 복잡한 모델도 효과적으로 훈련시킬 수 있게 되었습니다. 이를 통해 인공 지능 분야에서 새로운 기술과 애플리케이션을 개발할 수 있게 되었습니다.

 

오류 역전파 알고리즘(Backpropagation Algorithm)은 인공 신경망에서 학습을 할 때 가중치(weight)를 조정하는 알고리즘입니다.

인공 신경망에서 학습을 진행하면 입력층에서부터 출력층까지의 모든 노드를 거치면서 계산이 진행됩니다. 이때, 입력값과 출력값의 오차를 계산하고, 이 오차를 이용하여 가중치를 조정합니다. 이 과정에서 오류 역전파 알고리즘을 사용합니다.

오류 역전파 알고리즘은 먼저 순전파(forward propagation)를 수행합니다. 이때, 입력값이 가중치와 곱해져서 출력값이 계산됩니다. 이 출력값과 실제값 간의 오차를 계산합니다. 그리고, 이 오차를 출력층에서부터 입력층까지 역순으로 전파합니다. 이때, 각 노드에서 전파되는 오차는 해당 노드의 가중치와 곱해져서 전달됩니다. 이러한 과정을 통해 각 가중치의 오차 기여도를 계산하고, 이를 이용하여 가중치를 조정합니다.

이와 같은 과정을 여러 번 반복하면, 인공 신경망은 입력값과 출력값 간의 오차를 최소화하는 가중치를 학습할 수 있습니다. 이러한 방식으로 학습된 인공 신경망은 입력값이 주어졌을 때, 적절한 출력값을 예측하는 데 사용됩니다.

오류 역전파 알고리즘은 인공 신경망에서 학습을 진행할 때 가중치를 조정하는 알고리즘입니다. 아래는 간단한 예제 코드입니다. (JAVA)


public class BackPropagation {
    
    private double learningRate; // 학습률
    private double[] input; // 입력값
    private double[] output; // 출력값
    private double[] target; // 실제값
    private double[][] weights; // 가중치
    
    public BackPropagation(double learningRate, double[] input, double[] target, double[][] weights) {
        this.learningRate = learningRate;
        this.input = input;
        this.target = target;
        this.weights = weights;
        this.output = new double[weights.length];
    }
    
    // 활성화 함수(시그모이드 함수) 
    private double sigmoid(double x) {
        return 1 / (1 + Math.exp(-x));
    }
    
    // 순전파
    public void forwardPropagation() {
        for (int i = 0; i < weights.length; i++) {
            double sum = 0;
            for (int j = 0; j < weights[i].length; j++) {
                sum += weights[i][j] * input[j];
            }
            output[i] = sigmoid(sum);
        }
    }
    
    // 역전파
    public void backwardPropagation() {
        double[] error = new double[weights.length];
        for (int i = 0; i < weights.length; i++) {
            error[i] = (target[i] - output[i]) * output[i] * (1 - output[i]); // 출력값과 실제값 간의 오차 계산
        }
        for (int i = 0; i < weights[0].length; i++) {
            double sum = 0;
            for (int j = 0; j < weights.length; j++) {
                sum += error[j] * weights[j][i];
                weights[j][i] += learningRate * error[j] * input[i]; // 가중치 조정
            }
            input[i] = sum;
        }
    }
    
    // 학습
    public void train() {
        forwardPropagation();
        backwardPropagation();
    }
}


이 코드는 한 개의 입력층, 한 개의 출력층으로 이루어진 인공 신경망을 학습하는 코드입니다. 입력값과 출력값이 각각 double 배열로 주어지고, 가중치는 2차원 double 배열로 주어집니다. 학습률은 learningRate로 설정합니다.

순전파는 forwardPropagation() 메소드에서 이루어집니다. 입력값과 가중치의 곱이 시그모이드 함수를 거쳐 출력값이 계산됩니다.

역전파는 backwardPropagation() 메소드에서 이루어집니다. 출력값과 실제값 간의 오차를 계산하고, 이를 이용하여 각 가중치의 오차 기여도를 계산합니다. 이 오차를 이용하여 가중치를 조정합니다.