신경망의 구조적인 차이는 주로 층의 종류와 구성에 따라 달라집니다. 다양한 신경망 구조가 있으며, 각각의 구조는 특정 문제나 데이터에 대해 적합한 특성을 가지고 있습니다. 여기서는 기본적인 신경망 구조의 차이와 특성에 대해 설명하겠습니다.
완전 연결 신경망 (Fully Connected Neural Network, FCNN)
완전 연결 신경망은 각 층의 뉴런이 이전 층과 다음 층의 모든 뉴런과 연결되어 있는 구조입니다. 일반적으로 입력층, 여러 개의 은닉층, 출력층으로 구성되며, 다양한 분류 및 회귀 문제에 사용됩니다. 이러한 구조는 기본적인 신경망이지만, 많은 은닉층과 뉴런을 사용할 경우 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다.
합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network, CNN)
합성곱 신경망은 주로 이미지 인식, 객체 검출, 시각적 패턴 인식 등의 영상 처리 분야에서 사용됩니다. CNN은 합성곱 층(Convolution Layer), 풀링 층(Pooling Layer), 완전 연결 층(Fully Connected Layer) 등으로 구성되어 있습니다. 합성곱 층은 로컬한 특징을 추출하며, 풀링 층은 공간 크기를 줄이고 특징을 압축합니다. 이렇게 구성된 CNN은 이미지의 공간 구조를 고려하면서 효과적으로 특징을 추출할 수 있습니다.
순환 신경망 (Recurrent Neural Network, RNN)
순환 신경망은 시계열 데이터, 자연어 처리, 음성 인식 등 순차적인 데이터를 다루는 데 적합한 구조입니다. RNN의 핵심은 뉴런 간에 순환적인 연결이 존재한다는 것으로, 이를 통해 과거의 정보를 기억하고 현재의 입력과 함께 처리할 수 있습니다. 하지만, 장기 의존성(Long-term Dependency) 문제로 인해 긴 시퀀스를 처리하는 데 어려움이 있습니다.
게이트 순환 유닛 (Gated Recurrent Unit, GRU) 및 긴 단기 메모리 (Long Short-Term Memory, LSTM)
GRU와 LSTM은 RNN의 변형 구조로, 장기 의존성
문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. GRU와 LSTM은 게이트 메커니즘을 도입하여 정보의 흐름을 조절하며, 이를 통해 장기 정보를 보존하고 짧은 시퀀스의 영향을 완화합니다. 이러한 구조는 자연어 처리, 기계 번역, 음성 인식 등 긴 시퀀스를 처리하는 문제에 효과적으로 사용됩니다.
인코더-디코더 구조 (Encoder-Decoder)
인코더-디코더 구조는 주로 기계 번역, 요약, 질의응답 등 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence) 문제를 해결하기 위해 사용됩니다. 이 구조는 입력 시퀀스를 고정 길이의 벡터로 변환하는 인코더와, 이 벡터를 기반으로 출력 시퀀스를 생성하는 디코더로 구성되어 있습니다. 인코더와 디코더에는 RNN, LSTM, GRU 등의 순환 신경망이 사용될 수 있습니다.
Transformer
Transformer는 자연어 처리, 기계 번역 등의 분야에서 뛰어난 성능을 보여주는 신경망 구조입니다. Transformer는 주로 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 활용하여 입력 데이터 간의 상관 관계를 파악하며, 순환 신경망이나 합성곱 신경망 대신 병렬 처리가 가능한 계층을 사용하여 효율성을 높입니다.
이처럼 신경망의 구조적 차이는 주로 층의 종류와 구성에 따라 나타납니다. 다양한 신경망 구조는 특정한 문제나 데이터 유형에 적합한 특성을 가지며, 각각의 구조를 적절히 활용하여 머신러닝 문제를 해결할 수 있습니다.
'About Machine Learning' 카테고리의 다른 글
| Data Augmentation 의 기능과 방법 (0) | 2023.05.06 |
|---|---|
| CNN 의 구조와 기능적 특성 (1) | 2023.05.06 |
| Neural Network (1) | 2023.05.06 |
| Generative Model vs. Discriminative Model (0) | 2023.05.06 |
| 주요 학습 방법론 (지도학습, 비지도학습, 강화 학습) (0) | 2023.05.06 |
