서론
오류 역전파(Backpropagation) 알고리즘은 인공신경망(ANN)에서 가중치와 편향을 업데이트하는데 사용되는 핵심적인 알고리즘입니다. ANN은 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성되어 있으며, 입력값을 받아 신경망을 통해 출력값을 예측하는 역할을 합니다. 오류 역전파 알고리즘은 예측값과 실제값의 차이를 최소화하기 위해 가중치와 편향을 조정하는 방법으로, 이를 통해 신경망이 학습하고 예측 성능을 향상시킬 수 있습니다.
본론
1. 순전파
오류 역전파 알고리즘은 순전파와 역전파 단계로 구성됩니다. 우선 순전파 단계에서는 입력값이 신경망을 통과하여 출력값을 계산하는 과정을 수행합니다. 이때 각 노드에서는 입력값과 가중치, 활성화 함수를 사용하여 출력값을 계산합니다. 순전파는 입력층에서부터 출력층까지 진행되는 과정이기 때문에, 입력층에서부터 출력층까지 각 층의 출력값과 중간 계산 결과를 저장하고 관리해야 합니다.
2. 역전파
순전파 단계에서 얻은 출력값과 실제값의 차이를 오차(Error)라고 합니다. 역전파 단계에서는 오차를 이용하여 각 가중치와 편향을 조정합니다. 역전파는 출력층에서부터 입력층까지 진행되며, 각 층에서는 이전 층의 오차에 기반하여 그래디언트(Gradient)를 계산합니다. 이 그래디언트를 이용하여 가중치와 편향을 조정하고, 이를 다음 층으로 전파합니다. 역전파 알고리즘을 통해 순전파 단계에서 계산된 중간 결과를 활용하여 오류를 역전파하면서 가중치와 편향을 조정하게 됩니다.
3. 가중치와 편향 업데이트
가중치와 편향은 업데이트할 때 학습률(Learning Rate)이라는 하이퍼파라미터를 곱하여 조정합니다. 학습률은 가중치와 편향을 얼마만큼 조정할지를 결정하는 파라미터로, 너무 작으면 학습이 느려지고, 너무 크면 발산할 수 있으므로 적절한 값을 선택해야 합니다. 업데이트된 가중치와 편향은 다음 에포크(epoch)에 사용되며, 신경망이 더 나은 출력값을 예측할 수 있도록 조정됩니다.
결론
오류 역전파 알고리즘은 인공신경망의 핵심 알고리즘으로, 가중치와 편향을 조정하여 신경망이 더 나은 출력을 예측할 수 있도록 돕습니다. 순전파 단계에서 입력값을 출력값으로 계산하고, 역전파 단계에서 오차를 역전파하여 가중치와 편향을 조정합니다. 이를 통해 신경망은 학습 데이터를 이용하여 예측 성능을 개선할 수 있습니다. 학습률과 같은 하이퍼파라미터를 적절히 설정하면 오류 역전파 알고리즘은 신경망을 효과적으로 학습시키는데 도움을 줄 수 있습니다.