neural network - 신경망 모델 이용 방법

출처: machine learning by andrew ng, stanford cousera lecture

수강일시: 2021.01.28

 

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neural network - 신경망 모델

이전까지는 신경망 모델이 어떻게 연구되기 시작했고 어떤 방식을 사용하는지 말했다면 이번시간에는 실질적으로 신경망모델을 활용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

 

아주 기초적인 예제를 가지고 설명을 할 것이지만 다른 복잡한 neural network 또한 유사한 개념을 통해 만들어지고 활용되므로 잘 이해한다면 좋은 insight를 얻을 수 있을것입니다.

 

가장먼저 간단한 예제로 logical AND 연산을 수행하는 classification model을 만들어봅시다.

꼭 theta 값이 -30 20 20일 필요는 없습니다.

이 g(z)를 계산해보면

0 and 0 에서 z= -30

0 and 1 에서 z= -10

1 and 0 에서 z= -10

1 and 1 에서 z= +10

의 값을 가지게 됩니다.

 

g(z) 함수

이때 g(z) 는 -30, -10에서 0에 가까운값, +10에서 1에 가까운 값을 가지게 됩니다. 

 

따라서 아래와 같이 표현할 수 있습니다.

이를 이해했다면 layer를 하나 추가해서 새로운 neural network를 만들어 보겠습니다.

다음은 XNOR를 만드는 neural network 입니다.

먼저 theta의 값을 다음처럼 설정합니다.

theta value

다음으로 한개의 hidden layer를 만들어 and 와 not and not 을 받아서 or 연산을 진행합니다.

 

이 결과로 XNOR를 나타내는 neural network를 완성하였습니다.

비록 이 예제는 매우 간단한 예제입니다.

하지만 이러한 특징을 추출하고 결합하므로서 새로운 특징을 알아내고 결과를 도출해내는 방식이 neural network의 기본 개념 입니다.

 

다음과 같은 손 글씨를 알아내는 classification에서 neural network를 사용한 예입니다.

먼저 첫번째 layer를 통해 모서리 혹은 다른 특징들을 나타내는 다양한 node들로 만들었고

다음 layer로 이러한 특성들을 결합하여 또다른 특징을 얻어 layer를 만들었습니다.

이러한 방식이 딥러닝 (deeplearnig) 에서 사용하는 convolutional neural network (CNN)의 간단한 예입니다.

 

이러한 방식을 통해 다양한 classification을 진행할 수 있습니다.