인공신경망 제어에 대해서 알아보자.

인공신경망(ANN, Artificial Neural Network)은 인간 뇌의 뉴런들이 정보를 처리하는 방식을 모방한 컴퓨터 알고리즘으로, 입력 신호를 받아 출력 신호를 생성하는 함수를 학습하는 머신 러닝 기술입니다. 이 함수는 가중치(weight)와 편향(bias)이라는 학습 가능한 매개변수(parameter)를 사용하여 정의됩니다. 인공신경망을 제어하는 것은 이 가중치와 편향을 조정하여 원하는 출력을 생성하는 것입니다.

 

 

인공신경망은 보통 여러 개의 뉴런들이 층(layer)을 이루어 연결되어 있습니다. 입력 층(input layer)은 신호를 받아들이는 부분으로, 은닉 층(hidden layer)은 입력 신호를 처리하고 다음 층으로 신호를 전달하는 부분입니다. 출력 층(output layer)은 최종적인 출력을 생성하는 부분입니다.

 

인공신경망의 핵심은 활성화 함수(activation function)입니다. 활성화 함수는 각 뉴런의 입력 신호를 받아 출력을 생성하는 함수입니다. 가장 일반적인 활성화 함수는 시그모이드(sigmoid) 함수와 ReLU(Rectified Linear Unit) 함수입니다. 시그모이드 함수는 입력값을 0과 1 사이로 압축시키는 함수로, 출력값이 확률로 해석될 수 있습니다. ReLU 함수는 입력값이 0보다 작을 때는 출력값이 0이고, 0보다 클 때는 입력값 그대로 출력값으로 반환하는 함수입니다.

 

 

인공신경망의 학습은 주어진 입력과 정답 출력(또는 타겟 출력)을 이용하여 가중치와 편향을 조정하는 과정입니다. 이 과정은 손실 함수(loss function)를 정의하고, 이 함수를 최소화하는 가중치와 편향을 찾는 것입니다. 일반적으로 손실 함수는 예측 출력과 정답 출력의 차이를 나타내는 함수로, 예를 들어 평균 제곱 오차(mean squared error) 함수나 교차 엔트로피(cross-entropy) 함수가 사용됩니다.

 

인공신경망의 학습은 역전파(backpropagation) 알고리즘을 사용하여 이루어집니다. 역전파 알고리즘은 출력 층에서부터 시작하여 각 층에서의 오차를 계산하고, 이 오차를 이용하여 가중치와 편향을 조정하는 방식입니다. 이 과정은 경사하강법(gradient descent)을 사용하여 손실 함수를 최소화하는 가중치와 편향을 찾아내는 것입니다. 경사하강법은 현재 위치에서 함수의 기울기가 가장 작은 방향으로 이동하면서 최적의 값을 찾아가는 알고리즘입니다.

 

 

학습 과정에서는 일반적으로 훈련 데이터(training data)와 검증 데이터(validation data)로 나누어서 사용합니다. 훈련 데이터는 모델의 학습에 사용되며, 검증 데이터는 학습이 잘 되었는지 확인하기 위해 사용됩니다. 학습이 오버피팅(overfitting)되는 것을 방지하기 위해서 검증 데이터를 이용하여 학습을 조절합니다.

 

인공신경망의 제어는 여러 가지 방법으로 이루어질 수 있습니다. 가장 일반적인 방법은 먼저 모델의 구조를 결정하고, 그 다음에 모델의 가중치와 편향을 초기화합니다. 그 다음에 훈련 데이터를 사용하여 모델을 학습시킵니다. 학습이 끝나면 검증 데이터를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. 만약 검증 데이터에서 성능이 좋지 않다면, 모델의 구조를 바꾸거나 하이퍼파라미터(hyperparameter)를 조정하여 다시 학습을 진행합니다.

 

 

하이퍼파라미터는 모델의 학습에 영향을 주는 매개변수로, 예를 들어 학습률(learning rate), 에포크(epoch), 배치 크기(batch size), 은닉층의 수와 뉴런의 수 등이 있습니다. 이들 매개변수는 모델의 학습 성능에 직접적인 영향을 미치므로, 적절한 값을 찾아야 합니다. 하이퍼파라미터는 그리드 탐색(grid search)이나 랜덤 탐색(random search) 등의 방법을 이용하여 찾을 수 있습니다.

 

인공신경망의 제어는 딥러닝(deep learning)의 핵심 기술 중 하나이며, 이를 통해 컴퓨터 비전(computer vision), 자연어 처리(natural language processing), 음성 인식(speech recognition), 게임 AI(game AI) 등의 분야에서 매우 높은 성능을 보여주고 있습니다.

 

2023.04.06 - [자동제어] - 자기조정 제어 알고리즘 이해하기.

자기조정 제어 알고리즘 이해하기.

2023.04.09 - [자동제어] - 로봇 동역학 이해하기.

로봇 동역학 이해하기.

2023.04.09 - [자동제어] - 제어 알고리즘 구현 이해하기.

제어 알고리즘 구현 이해하기.