딥 러닝 개념에 대한 입문서

딥 러닝은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 등 광범위한 응용 분야를 가진 인공 지능 기술입니다. 이 튜토리얼에서는 딥 러닝의 기본 개념과 일반적인 모델을 소개합니다.

기본 사상

신경망

신경망은 여러 노드로 구성된 그래픽 모델입니다. 그들은 일반적으로 일련의 레이어로 구성되며 각 레이어는 입력 및 출력에 대한 일부 작업을 다음 레이어에 적용합니다.

전방 전파

Forward propagation은 입력 데이터를 신경망의 여러 계층으로 전달하고 계층별로 출력 값을 계산하는 과정을 말합니다. 딥 러닝에서 정방향 전파는 모델 구축 및 예측의 핵심 단계 중 하나입니다.

역전파

역전파는 신경망을 훈련시키는 데 사용되는 알고리즘입니다. 역전파에서는 먼저 네트워크를 통해 예제를 공급하고 출력을 계산합니다. 그런 다음 실제 출력과 원하는 출력 간의 차이를 기반으로 손실 함수를 계산하고, 이를 네트워크의 각 노드의 매개변수를 업데이트하는 데 사용합니다.

가중치와 편향

가중치와 편향은 뉴런 간 연결의 강도와 오프셋을 조정하는 데 사용되는 신경망의 매개변수입니다.

활성화 기능:

활성화 함수는 신경망에서 비선형 함수로, 입력 신호를 출력 신호로 변환하고 신경망의 비선형 특성을 도입하는 데 사용됩니다.

손실 함수

손실 함수는 모델의 예측 출력과 실제 레이블 간의 차이를 측정하는 데 사용되며 모델이 매개변수를 조정하여 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.

옵티마이저

옵티마이저는 손실 함수를 최적화하는 알고리즘입니다. 옵티마이저는 손실 함수가 최소화되도록 노드 매개변수 세트를 찾으려고 시도합니다.

일괄 처리

일괄 처리는 여러 학습 예제를 한 번에 함께 처리하는 신경망 학습 방법입니다. 이것은 훈련 속도를 높이고 그래디언트를 추정할 때 네트워크를 더 안정적으로 만듭니다.

일반적으로 사용되는 모델

컨벌루션 신경망

컨볼루션 신경망은 2차원 이미지 데이터를 처리하는 데 적합한 신경망 유형입니다.
CNN(Convolutional Neural Network)은 이미지 및 음성 처리 분야에서 널리 사용되는 신경망입니다. 기본 개념은 다음과 같습니다.

컨볼루션 레이어: 컨볼루션 레이어는 CNN의 핵심 레이어로, 일련의 컨볼루션 연산을 통해 이미지에서 로컬 특징을 추출하고 여러 개의 특징 맵을 생성합니다.
풀링 레이어: 풀링 레이어는 피처 맵을 다운샘플링하여 계산량과 과적합 문제를 줄이는 데 사용됩니다. 일반적인 풀링 방법에는 최대 풀링과 평균 풀링이 있습니다.
컨볼루션 커널: 컨볼루션 커널은 컨볼루션 연산에 사용되는 컨볼루션 계층의 매개변수로 일반적으로 작은 행렬이며 각 컨볼루션 커널은 특정 유형의 기능을 추출할 수 있습니다.
패딩: 패딩은 컨볼루션 커널이 이미지 가장자리를 덮을 수 있도록 입력 이미지 가장자리 주변에 추가 픽셀을 추가하는 것입니다. 패딩은 컨볼루션 후 기능 맵의 크기를 변경할 수 있습니다.
보폭: 보폭은 컨볼루션 커널이 이미지에서 이동하는 거리이며 보폭이 크면 출력 기능 맵 크기가 작아집니다.
완전 연결 계층: 완전 연결 계층은 일반적으로 컨볼루션 계층 뒤에 추가되며, 컨볼루션 계층의 특징 맵 출력을 벡터로 변환하고 분류 또는 회귀 작업의 출력에 매핑합니다.
활성화 함수: 활성화 함수는 컨벌루션 레이어와 완전 연결 레이어 사이에 추가되어 신경망의 비선형 특성을 비선형적으로 도입합니다.일반적인 활성화 함수로는 ReLU 및 시그모이드가 있습니다.

CNN은 컨볼루션 및 풀링 레이어를 통해 지속적으로 특징을 추출 및 압축하고, 다층 컨볼루션 및 완전 연결 레이어를 사용하여 고급 기능을 추출 및 분류하며 이미지 처리 및 시각적 작업에서 우수한 성능을 보입니다.

순환 신경망

RNN은 순차 데이터 처리 분야에서 널리 사용되는 신경망 모델인 순환 신경망(Recurrent Neural Network)을 의미합니다. 이것은 이전 상태 정보를 사용하여 현재 시간 단계의 입력을 처리하고 해당 출력 결과를 출력할 수 있는 순환 연결 구조를 가지고 있습니다. 딥 러닝 분야에서 RNN은 자연어 처리, 음성 인식, 시계열 분석, 비디오 처리 및 기타 분야에서 널리 사용되었습니다.
RNN(Recurrent Neural Network)은 시퀀스 데이터 처리 분야에서 널리 사용되는 신경망입니다. 기본 개념은 다음과 같습니다.

순환 단위(셀): 순환 단위는 RNN의 핵심 단위로 현재 입력과 이전 입력의 상태를 저장하고 현재 숨겨진 상태를 출력할 수 있습니다. 일반적인 순환 단위에는 LSTM 및 GRU 기반 구조가 포함됩니다.

시퀀스 입력: RNN은 고정 크기 입력이 필요한 기존 신경망과 달리 임의 길이의 입력 시퀀스를 받아들일 수 있습니다.
시퀀스 출력: 모델의 작업에 따라 RNN은 단일 예측 값, 일련의 예측과 같은 다양한 길이의 시퀀스 출력을 생성하거나 새로운 시퀀스 데이터를 생성할 수 있습니다.
시간 단계(time step): RNN에서 각 입력 데이터와 출력 데이터는 시간 단계와 연관되며 시간 단계는 입력 시퀀스 또는 출력 시퀀스의 인덱스로 이해할 수 있습니다.
은닉 상태: 은닉 상태는 반복 단위에 시퀀스 정보가 포함된 벡터로, 시퀀스를 따라 전달될 수 있으므로 시퀀스의 장기 종속성을 캡처합니다.
Bidirectional Recurrent Neural Network: Bidirectional RNN(BRNN)은 일반적으로 입력 시퀀스를 순방향 및 역방향으로 각각 처리하는 두 개의 반복 레이어를 포함하며 시퀀스의 상호 의존성을 더 잘 포착할 수 있습니다.
기울기 소멸 및 폭발: RNN을 훈련할 때 기울기 소멸 및 폭발 문제가 불가피하게 발생하며 훈련 프로세스를 안정화하기 위해 기울기 클리핑 및 기타 방법을 사용해야 합니다.

RNN은 시계열, 자연어 등 직렬화된 데이터를 처리하여 시퀀스 간의 종속성을 학습하고 분류, 언어 모델, 번역, 시퀀스 생성 등 다양한 작업을 시퀀스로 구현합니다.

장단기 기억 네트워크

LSTM(Long Short-Term Memory, Long-Short-Term Memory Network)은 1997년 Hochreiter와 Schmidhuber가 제안한 특별한 RNN(Recurrent Neural Network)으로 기울기 소멸 또는 기울기 폭발 문제를 해결하기 위해 주로 사용됩니다. 기존 RNN에서

LSTM의 핵심 아이디어는 게이팅 메커니즘을 통해 네트워크의 정보 흐름을 제어하는 것이며 게이팅 메커니즘은 주로 망각 게이트, 입력 게이트 및 출력 게이트를 포함합니다. 그 중 망각 게이트는 이전 상태가 언제 "망각"되어야 하는지를 제어하고, 입력 게이트는 현재 상태에 새로운 정보가 추가되는 방법을 제어하며, 출력 게이트는 출력을 위해 선택되는 상태 부분을 제어합니다.

LSTM은 메모리 셀과 3개의 게이트(입력 게이트, 망각 게이트 및 출력 게이트)를 포함하며 적절한 게이트 제어를 통해 LSTM은 과거 정보를 유지하여 선택적으로 새 정보를 삭제하거나 추가할 수 있습니다. 이로 인해 LSTM은 장기간 종속성이 필요한 시퀀스 데이터를 처리하는 데 탁월합니다.

요컨대, LSTM은 장기 기억 능력을 가진 신경망으로 게이팅 메커니즘을 통해 정보 상태의 업데이트와 흐름을 제어하므로 기존 RNN의 그래디언트 소실/폭발 문제를 잘 해결할 수 있습니다. 언어 처리, 음성 인식, 비디오 분석 및 기타 분야.

오토인코더

Autoencoder는 차원 감소 또는 기능 추출에 사용할 수 있는 일종의 신경망입니다. 오토인코더는 입력을 저차원 표현으로 변환하는 인코더와 다시 원래 차원으로 변환하는 디코더로 구성됩니다.
Autoencoder는 데이터 압축, 특징 추출 및 데이터 노이즈 제거와 같은 작업을 위한 비지도 학습 신경망 모델입니다. 기본 개념은 다음과 같습니다.

인코더: 인코더는 입력 데이터를 저차원 표현으로 압축하고 인코더 출력 값을 출력합니다.
디코더: 디코더는 인코더의 출력을 수신하여 원본 데이터를 재구성합니다.
손실 함수: 손실 함수는 디코더 출력과 원본 데이터 간의 차이를 측정하는 데 사용됩니다. 일반적인 손실 함수에는 제곱 오차 및 교차 엔트로피가 포함됩니다.
병목 현상 계층: 인코더의 출력은 일반적으로 병목 현상 계층이라고 하는 저차원 공간으로 제한됩니다. 이는 데이터의 좋은 특징을 관찰하고 식별하는 데 도움이 됩니다.
랜덤 노이즈(Noise): 오토인코더는 훈련 과정에서 랜덤 노이즈를 추가하여 모델의 견고성과 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.
Variational Autoencoder(VAE): Variational Autoencoder는 잠재 변수의 분포를 학습하고 디코딩하는 동안 새 데이터를 샘플링할 수 있는 특별한 종류의 자동 인코더입니다.

Autoencoder는 종종 데이터 압축, 노이즈 제거, 기능 추출, 이미지 생성 및 기타 작업에 사용됩니다. 오토인코더를 사용하여 데이터의 저차원 표현과 압축 후 원본 데이터를 재구성할 수 있는 인코더 및 디코더를 학습합니다.

생성적 적대 신경망

Generative adversarial network는 사실적인 이미지를 생성할 수 있는 일종의 신경망입니다. 이미지를 생성하는 생성기와 실제 이미지를 결정하는 판별기로 구성됩니다.
GAN(Generative Adversarial Networks)은 새로운 데이터를 충실하게 생성하기 위한 감독되지 않은 신경망 모델입니다. GAN의 기본 개념은 다음과 같습니다.

생성기: 생성기는 GAN의 핵심 부분으로 랜덤 노이즈 벡터를 가져와 실제 데이터와 유사한 합성 데이터로 변환합니다.
판별기: 판별기는 생성기에서 생성된 데이터와 실제 데이터를 구별하는 데 사용되는 이진 분류기입니다.
적대적 학습(Adversarial learning): GAN은 대립적 학습(confrontational learning)이라는 아이디어를 채택하여 생성자와 판별자를 지속적으로 반복 훈련함으로써 생성자가 생성한 데이터가 보다 현실적이며 판별자는 실제 데이터와 합성 데이터를 보다 정확하게 구별할 수 있습니다.
손실 함수: GAN에는 두 가지 손실 함수가 있습니다. 하나는 생성기의 손실 함수이고 다른 하나는 판별기의 손실 함수입니다. 그 중 Generator는 생성된 샘플에 대한 Discriminator의 오차를 최소화하여 정확도를 높이고, Discriminator는 실제 샘플과 생성된 샘플의 차이를 최소화하여 판별 정확도를 높인다.
랜덤 노이즈(Noise): GAN은 제너레이터가 노이즈를 출력으로 변환하는 방법을 제어할 수 있는 제너레이터의 잠재적 공간인 랜덤 노이즈 벡터를 입력해야 합니다.
모드 축소: GAN 훈련 프로세스의 주요 문제는 모드 축소입니다. 즉, 생성기가 데이터 분포의 모든 모드를 생성할 수 없고 일부만 생성할 수 있습니다.

GAN은 고품질 및 충실도 데이터를 생성하기 위한 이미지 및 음성 생성 분야에서 광범위한 응용 프로그램을 보유하고 있으며 딥 러닝 분야에서 중요한 연구 방향이기도 합니다. GAN의 원리와 구현은 상대적으로 복잡하며 특정 문제에 맞게 조정하고 개선해야 합니다.

실제로 딥 러닝 사용

다음은 실제로 딥 러닝을 사용할 때 염두에 두어야 할 몇 가지 사항입니다.

데이터 세트 준비
적절한 모델을 선택하십시오
옵티마이저 및 하이퍼파라미터 선택
교육 모델
모델 성능 평가

데이터 전처리

딥 러닝 모델을 교육하기 전에 데이터를 적절한 형식으로 전처리해야 합니다. 여기에는 일반적으로 다음이 포함됩니다.

정규화된 데이터
데이터 스케일링 및 정규화
범주형 변수에 원-핫 인코딩 적용
교육, 검증 및 테스트를 위한 데이터 분할 식별

감독 학습 모델

지도 학습 모델은 학습을 위해 레이블이 지정된 데이터를 사용하는 모델입니다. 감독 학습에서 각 교육 예제에는 입력과 해당하는 원하는 출력이 포함됩니다. 지도 학습 모델에는 다음이 포함됩니다.

선형 회귀
로지스틱 회귀
의사 결정 트리
랜덤 포레스트
서포트 벡터 머신
신경망

비지도 학습 모델

비지도 학습 모델은 레이블이 지정된 데이터 없이 학습되는 모델입니다. 비지도 학습 모델에는 다음이 포함됩니다.

클러스터링
주요 구성 요소 분석

경사하강법

경사 하강법은 딥 러닝 모델 훈련을 위한 최적화 알고리즘입니다. 모델 매개변수의 기울기를 계산하고 특정 학습률을 곱하여 매개변수를 업데이트하는 역전파 알고리즘을 기반으로 합니다. 경사 하강 방법에는 다음이 포함됩니다.

배치 경사하강법
확률적 경사하강법
미니배치 경사하강법

초매개변수 조정

딥 러닝 모델을 교육할 때 올바른 하이퍼파라미터를 선택하는 것이 매우 중요합니다. 하이퍼파라미터에는 다음이 포함됩니다.

학습률
배치 크기
정규화 매개변수
신경망의 깊이와 폭
활성화 기능

하이퍼파라미터의 조정은 수동으로 수행하거나 그리드 검색 및 무작위 검색과 같은 자동 조정 방법을 사용하여 수행할 수 있습니다.

모델 평가

딥 러닝 모델을 교육한 후에는 모델 평가가 필요합니다. 모델 평가에는 다음이 포함됩니다.

손실 함수 계산
정확도, 정밀도, 리콜, F1 점수 및 기타 지표 계산
ROC 곡선 및 Precision-Recall 곡선 그리기

모델 전개

훈련된 딥 러닝 모델을 프로덕션 환경에 배포하려면 다음 요소를 고려해야 합니다.

모델 저장 및 로드
새로운 데이터에 대한 예측 속도
데이터 프라이버시 및 보안
모델 재교육 시기 결정

결론적으로

딥 러닝은 광범위한 응용 분야를 가진 강력한 인공 지능 기술입니다. 여기에는 많은 개념과 모델이 포함되지만 신중한 준비와 연습을 통해 딥 러닝 모델을 구현하는 방법을 배울 수 있습니다. 이 자습서를 공부하면 딥 러닝의 기본 개념을 마스터하고 자신만의 딥 러닝 모델 구축을 시작할 수 있습니다.

딥 러닝의 몇 가지 기본 개념 - 소개 자습서

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