다층 퍼셉트론은 무엇이고, 어떻게 인공지능에 적용될까?
다층 퍼셉트론은 무엇이고, 어떻게 인공지능에 적용될까?
다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP)은 인공 신경망의 한 종류로, 입력층, 은닉층, 출력층 등 세 가지 형태의 노드가 있는 계층적 구조를 가지고 있다. 이름에서 알 수 있듯이, '다층'은 이러한 계층의 존재를 의미하며, '퍼셉트론'은 이런 신경망의 각 노드를 나타낸다.
퍼셉트론은 인공신경망의 가장 기본적인 형태로, 프랭크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)에 의해 1957년에 처음 소개되었다. 이것은 간단한 이진 분류 문제를 해결할 수 있는 알고리즘으로, 입력값을 받아 계산 후 출력을 생성하는 구조를 가지고 있다.
퍼셉트론은 여러 개의 입력값(x1, x2, ..., xn)과 각 입력값에 대응하는 가중치(w1, w2, ..., wn)을 가지고 있다. 입력값과 가중치는 각각 곱해지고, 이 결과들을 모두 더한 값에 바이어스(b, 편향)을 더한 값이 활성화 함수에 들어간다. 활성화 함수는 보통 계단 함수를 사용하여, 그 값이 임계치(보통 0)를 넘으면 1, 그렇지 않으면 0을 출력한다.
퍼셉트론 학습은 출력값과 실제값의 차이를 줄이는 방향으로 가중치를 조정하는 과정으로 이루어진다
그러나 퍼셉트론에는 한계가 있다. 예를 들어, XOR 문제와 같이 선형으로 분리할 수 없는 문제를 해결할 수 없다. 이런 문제를 해결하기 위해 다층 퍼셉트론이 도입되었다. 다층 퍼셉트론은 여러 개의 퍼셉트론을 계층적으로 배열하여 비선형 문제를 해결할 수 있게 만들었다.
다층 퍼셉트론은 퍼셉트론은 여러 층으로 연결시킨 것이다. 각 계층에 있는 노드가 다음 계층의 노드로 연결되어 있으며, 연결된 각 선은 '가중치'를 가지고 있다. 이 가중치는 입력 신호의 중요도를 조정하는 데 사용됩니다. 즉, 각 입력값에 가중치를 곱한 후 모든 값을 더하고, 그 합계에 활성화 함수를 적용하여 최종 출력값을 생성한다.
은닉층이 많은 다층 퍼셉트론을 '깊은' 신경망이라고 하며, 이는 딥러닝의 기본 구조가 된다. 딥러닝 알고리즘은 이러한 다층 퍼셉트론을 사용하여 복잡한 패턴을 학습할 수 있다. 특히 다층 퍼셉트론은 입력과 출력 사이의 비선형 관계를 모델링하는 데 효과적이다.
다층 퍼셉트론은 딥 러닝을 구현하는 근간이라 현재 사용하고 있는 대부분의 인공지능, 즉 딥 러닝 기술이 들어간 인공지능에는 전부 들어간다. 인공지능에 적용되는 방식은 다양하며, 예를 들어 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등에서 널리 사용된다. 다층 퍼셉트론은 이미지나 텍스트 데이터를 입력 받아서, 예를 들어 이미지의 경우 어떤 물체가 있는지 분류하거나, 텍스트의 경우 문장의 감정을 분석하는 등의 출력을 내보낼 수 있다. 이 과정은 MLP가 데이터를 처리하고 이해하면서 복잡한 패턴과 상관관계를 학습하는 데 사용된다.