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자연어 처리 |
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GGOP
GGOP 소개
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| 신경망의 이해 ( 예제 중심 ) | |
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작성 |
정현철 (lifegear@hanmail.net) |
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작성 날짜 |
2001.09.03 |
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개요 |
... |
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신경망의 활용 범위는 무궁 무진하지만 그 중에서도 패턴 인식 특히 영상처리 분야에 있어 터줏대감이다. 숫자를 인식하는 예를 통해 신경망을 알아 보자. 아래는 3 × 4 픽셀(pixel)로 구성된 숫자 7과 신경망 구성이다. 물론 숫자 7을 인식하기 위해서 if - then으로 구성할 수도 있고, table 형식으로 구성할 수도 있다. if - then 으로 구성한다면
x = GetBinaryFromImage();
if( x ==
111101001001 )
then return 7;
와 같이 될 수 있을 것이다. 그러나 노이즈가
있을 경우는 어떻게 표현할 것인가? 노이즈로 인해 이진수가 111001001001로 바뀌었다고
하면 모든 경우의 수를 if -then으로 표현하기란 쉽지 않다. 하지만 신경망은 하나의
알고리즘으로 분류(classification)가 가능하다. 신경망이 노이즈에 강하다는 말은
그런 이유 때문이다.
그림.
예제를 통한 신경망 이해
위의 그림을 좀 더 설명하면 이미지로부터 신경망의 노드가 처리할 수 있는 데이터로 변환한 다음 각 입력 노드 값으로 설정하고 가중치(weight)가 적절히 설정되었다면 출력 노드에서 7이라는 노드가 가장 큰 값으로 표현될 것이다. 임의의 이미지를 입력으로 하였을 때 가장 큰 값의 출력 노드가 그 이미지가 가리키고 있는 숫자인 것이다. 간단하지 않은가? 그럼 문제는 "어떻게 가중치값을 설정할 것인가"가 문제인데 초기 신경망의 가중치 값은 보통 -1.0 ~ 1.0의 임의값으로 설정되어 있다.
신경망에서의 학습이란 원하는 결과의 노드가 최대값이 나오도록 적절히 가중치를 설정하는 과정이다. 쉽게 말하면 111101001001이나 111001001001의 입력이 들어가도 출력 노드 7이 최대값이 되도록 가중치를 설정하면 된다. 학습에 사용되는 대표적인 알고리즘이 바로 역전파(back propagation) 알고리즘이다.
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Reference |
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