역전파의 의미와 순방향 학습의 개념에 대해 알아보겠습니다.
역전파의 의미와 순방향 학습의 개념 이해
역전파는 다음을 의미합니다. 인공지능(AI)이는 자신의 실수를 기반으로 지속적으로 학습하여 점차 더 나은 결과를 얻는 학습 방법을 말합니다. 역전파는 일반적인 순방향 학습과 반대되는 개념으로, AI 모델의 입력 계층에 입력 데이터가 들어오고, 여러 개의 은닉 계층을 통과하여 마지막 출력 계층에서 최종 예측 값이 출력됩니다. 역전파는 역전파라고도 합니다. 역전파 학습 과정에서 실제 데이터 값과 모델이 예측한 값의 차이를 계산한 다음, 얻은 오차를 기반으로 신경망 모델의 내부 가중치와 매개변수를 재조정하여 다음에 더 정확한 예측을 할 수 있습니다. 순전파는 AI 모델의 일반적인 학습 방법입니다. 순전파 학습은 입력 데이터가 AI 모델의 입력 계층에 들어오고, 은닉 계층의 각 계층을 통과하면서 중간 결과가 계산되고, 최종 출력 값이 출력 계층에서 출력되는 AI 학습 방법입니다. 순전파는 순전파라고도 합니다. 순전파 학습은 신경망 모델에서 입력 계층부터 출력 계층까지 순서대로 변수를 계산하여 저장하여 수행합니다. 즉, 순방향 학습은 입력층, 은닉층, 출력층의 순서로 계산됩니다.
역전파 의미와 순방향 학습 개념에 대한 설명
역전파(Backpropagation)는 인공지능(AI)에서 사용하는 학습 방법 중 하나로, 일반적인 정방향 학습 방향과 반대 방향으로 학습을 진행하는 방법이다. 역전파에서는 신경망 모델의 매개변수에 대한 가중치를 계산하여 학습을 진행한다. 역전파를 역방향 전파(Backward Propagation)라고 한다. 역전파(Backward Learning)는 신경망이 모델의 출력층에서 은닉층을 거쳐 입력층으로 반대 방향으로 학습하여 자신의 실수로부터 학습하는 AI 학습 방법을 말한다. 역전파는 오류를 역방향으로 전파하면서 각 층의 가중치를 업데이트하고 최적의 학습 결과를 찾는 방법이다. 정방향 전파는 인공지능(AI)에서 사용하는 일반적인 학습 방법이다. 입력 데이터가 모델의 입력층에 들어오면 계층의 각 층을 통과할 때마다 중간 결과값을 계산하고 마지막 출력층에서 최종 예측값을 출력한다. 정방향 학습은 입력층에서 은닉층을 거쳐 출력층으로 진행되는 학습이다. 정방향 학습은 정방향 전파라고도 한다. 순방향 학습은 입력층에서 입력값을 순방향 전파하여 예측값을 도출하고, 타겟과의 오차를 계산한 후 역방향 전파 알고리즘을 사용하여 가중치를 업데이트합니다. 순방향 전파에서는 데이터가 각 층을 이동하면서 미리 설정된 가중치를 곱하고, 이를 통해 계산된 값이 다음 층의 입력값이 되며, 입력층, 은닉층, 출력층의 순서로 순차적으로 진행됩니다.[전방향 학습과 역방향 학습]
순방향 학습이 완료되면 실제 데이터 값과 모델이 예측한 값의 차이가 발생하는데, 이를 오차라고 한다. 순방향 학습이 완료되면 오차를 계산한다. 이 오차를 바탕으로 신경망은 모델 내에 설정된 가중치와 매개변수를 조정하여 다음 번에 더 정확한 예측을 한다. 인공지능은 이러한 오차를 바탕으로 지속적으로 학습하고 더 나은 결과를 얻는 방향으로 개선하여 학습한다. 모델을 학습할 때 순방향 학습과 역방향 학습은 상호 의존적이다. 순방향 학습의 경우 그래프는 관련 관계에 따라 계산되고 경로에 있는 모든 변수가 계산되며 이러한 결과는 계산이 반대 방향으로 진행되는 역방향 학습에 재사용된다. 이때 모든 중간 결과 값은 역전파가 완료될 때까지 보관해야 하므로 단순 예측을 수행할 때보다 더 많은 메모리를 사용한다. 역전파 알고리즘은 출력층에서 출력 값에 대한 입력 값의 기울기(미분 값)를 계산한 다음 역전파하는 알고리즘이다. 역전파 알고리즘은 체인 룰을 사용한다. 체인 룰을 미분의 체인 룰이라고 한다. 체인 룰은 합성 함수의 미분의 속성이며, 합성 함수의 미분은 합성 함수를 구성하는 각 함수의 미분이 연속적으로 곱해짐을 보여줍니다. 다층 퍼셉트론의 오류 역전파 과정에서 사용되는 방법입니다. 순전파는 모델의 연산이 입력층에서 출력층으로 이동하면서 학습이 진행되는 방법입니다. 대부분의 신경망 모델은 순방향 학습 방법을 사용합니다. 순전파 학습 방법을 사용하는 신경망을 피드 포워드 신경망(FFNN)이라고 합니다. 연산이 앞으로 이동하는 과정을 피드 포워드라고 합니다. 역전파는 출력층에서 입력층으로 오류를 전파하여 각 층의 가중치를 업데이트하는 학습 방법입니다. 역전파 알고리즘은 출력층에서 입력층으로 오류를 전파합니다. 역전파 알고리즘은 깊은 층을 가진 신경망의 가중치를 효과적으로 업데이트할 수 있는 알고리즘입니다. 역전파 알고리즘은 경사 하강법의 경사를 사용하여 오류를 줄입니다. 그래디언트 소멸 문제는 역전파 알고리즘을 적용할 때 반드시 풀어야 하는 문제이다. 순방향 학습 방식으로 진행할 경우 주어진 가중치에 따라 출력 값이 달라지므로 출력 값에 따라 달라지는 목적 함수의 값을 최소화하도록 가중치를 수정해야 한다. 역방향 학습 방식은 출력 값에 따라 목적 함수 값을 확인하여 가중치를 수정한 후, 목적 함수 값을 기반으로 출력층에서 오차를 작게 만드는 가중치를 계산하여 업데이트한다. 역전파는 출력층, 은닉층, 입력층의 역순으로 진행된다. 역전파와 순방향 학습은 반대 방향으로 움직이는 구조이다. 역전파를 통해 이전에 설정된 가중치를 업데이트(업데이트)하면, 학습할 새로운 가중치를 기반으로 다시 순방향 전파 방향을 수행한다. 이렇게 하면 목적 함수 값은 이전 값보다 오차가 작아진다. 이러한 과정을 반복함으로써 오차를 최소화하는 최적의 가중치를 얻도록 목적 함수 모델을 최적화한다. 인공지능의 신경망 모델의 깊이가 깊어질수록 모델의 층수가 늘어나고, 모델의 가중치의 개수도 기하급수적으로 늘어나는데, 이때 효과적인 방법으로 역전파 알고리즘이 알려져 있다.