심층 신뢰 신경망
심층 신뢰 신경망은 제한된 볼츠만 머신(Restricted Boltzmann Machine, RBM)을 여러 층으로 쌓아 올린 심층 생성 모델의 일종이다. 딥 러닝의 초기 모델 중 하나로서, 비지도 학습 방식으로 사전 훈련(pre-training)을 수행한 후 지도 학습 방식으로 미세 조정(fine-tuning)하는 방식으로 학습된다.
개요
심층 신뢰 신경망은 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 등에 의해 2006년에 소개되었으며, 당시 심층 신경망 학습의 어려움을 해결하기 위한 방법론으로 제시되었다. 각 층은 이전 층의 출력을 입력으로 받아 비지도 학습 방식으로 학습되며, 이를 통해 입력 데이터의 특징을 계층적으로 추출한다. 사전 훈련 후에는 역전파 알고리즘을 사용하여 전체 네트워크를 지도 학습 방식으로 미세 조정하여 성능을 향상시킬 수 있다.
구조
심층 신뢰 신경망은 일반적으로 다음과 같은 층으로 구성된다.
- 입력층 (Input Layer): 입력 데이터를 받는 층이다.
- 은닉층 (Hidden Layer): 여러 개의 제한된 볼츠만 머신으로 구성된 층으로, 입력 데이터의 특징을 추출한다. 각 은닉층은 이전 층의 출력을 입력으로 받아 학습한다.
- 출력층 (Output Layer): 분류 또는 회귀 등의 작업을 수행하는 층이다. 지도 학습 방식으로 미세 조정 단계에서 사용된다.
학습 과정
심층 신뢰 신경망의 학습 과정은 다음과 같다.
- 사전 훈련 (Pre-training): 각 제한된 볼츠만 머신을 독립적으로 비지도 학습 방식으로 학습한다. 각 RBM은 이전 층의 출력을 입력으로 받아 Contrastive Divergence 알고리즘 등을 사용하여 학습한다.
- 미세 조정 (Fine-tuning): 사전 훈련된 네트워크를 역전파 알고리즘을 사용하여 지도 학습 방식으로 미세 조정한다. 이를 통해 전체 네트워크의 성능을 최적화한다.
특징 및 활용
- 특징 추출: 입력 데이터의 특징을 계층적으로 추출하여 표현 능력이 뛰어나다.
- 비지도 학습: 비지도 학습 방식을 통해 초기 가중치를 설정하여 학습의 효율성을 높인다.
- 심층 신경망 학습: 심층 신경망 학습의 초기 방법론으로서, 딥 러닝 발전에 기여했다.
심층 신뢰 신경망은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되었다. 하지만 최근에는 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)이나 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)과 같은 다른 딥 러닝 모델의 발전으로 인해 활용 빈도가 줄어들고 있다.