머신러닝과 딥러닝(19)_RNN 기초

1. 순환 신경망(Recurrent Neural Network)

• 입력과 출력을 시퀀스 단위로 처리하는 시퀀스 모델
• 시퀀스: 번역하고자 하는 단어의 문장
• 연속적인 데이터를 NN에 하나씩 순차적으로 넣어 처리하는 모델

CNN이란?

    CNN은 "Convolutional Neural Network"의 약자로, 컴퓨터 비전 및 패턴 인식

    작업에 사용되는 인공 신경망의 한 종류입니다. 컴퓨터 비전 작업에 적합하도록

    설계된 CNN은 이미지 및 비디오 처리, 객체 탐지, 얼굴 인식, 자율 주행 등

    다양한 분야에서 널리 사용됩니다.

    CNN은 주로 이미지 처리에 적합한 구조와 계층 구조를 가지고 있습니다.

    일반적으로 세 가지 주요 컴포넌트로 구성됩니다: 합성곱 계층(Convolutional

    Layer), 풀링 계층(Pooling Layer), 완전 연결 계층(Fully Connected Layer)

    입니다.

    - 합성곱 계층(Convolutional Layer): 입력 이미지에서 작은 필터를 사용하여

    지역적인 패턴을 감지하는 계층입니다. 필터는 입력 이미지의 각 부분에 대해

    합성곱 연산을 수행하고, 결과적으로 특징 맵(Feature Map)을 생성합니다.

    이러한 특징 맵은 이미지의 특정 부분에서 발견된 시각적 패턴을 나타냅니다.

    - 풀링 계층(Pooling Layer): 특징 맵의 크기를 줄이는 용도로 사용되는

    계층입니다. 일반적으로 최대 풀링(Max Pooling)이 가장 많이 사용되는데, 최대

    풀링은 각 특징 맵의 작은 영역에서 최댓값을 추출하여 새로운 작은 특징 맵을

    생성합니다. 이를 통해 공간 크기를 줄이고 계산 부하를 감소시키면서 중요한

    정보를 보존할 수 있습니다.

    - 완전 연결 계층(Fully Connected Layer): 특징 맵에서 추출된 정보를 사용하여

    최종 출력을 생성하는 계층입니다. 완전 연결 계층은 일반적인 인공 신경망의

    계층으로, 각 뉴런이 이전 계층의 모든 뉴런과 연결되어 있는 구조를 가지고

    있습니다. 이 계층을 통해 분류, 객체 탐지 등의 최종 작업을 수행할 수

    있습니다.

    CNN은 주로 지도 학습(Supervised Learning)에서 사용되며, 데이터 세트의

    입력과 해당하는 출력(레이블)을 사용하여 훈련됩니다. 역전파 알고리즘을 통해

    CNN의 가중치가 조정되어 입력 이미지의 특징을 학습하고, 이를 바탕으로 새로운

    이미지에 대한 예측을 만들어내는 데 사용됩니다. 또한, 사전 훈련된 CNN 모델을

    이용하여 전이 학습(Transfer Learning)을 수행할 수도 있습니다. 전이 학습은

    한 작업에서 학습한 모델의 일부 또는 전체를 다른 작업에 재사용하여 학습

    시간과 데이터 부족 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.

    CNN은 이미지 처리 작업에서 탁월한 성능을 발휘하며, 주변 픽셀 간의 관계와

    공간적인 구조를 이해하는 능력을 갖추고 있습니다. 이러한 특징은 이미지

    내에서 특정 패턴을 식별하거나 객체를 탐지하는 데 매우 유용합니다. 또한,

    CNN은 이미지의 변형, 회전, 크기 변경 등에 강건한 특성을 가지고 있어 실제

    환경에서 발생할 수 있는 다양한 변동에도 잘 대응할 수 있습니다.

    CNN은 컴퓨터 비전 분야뿐만 아니라 자연어 처리(Natural Language Processing)

    분야에서도 사용되기도 합니다. 예를 들어, 텍스트 분류, 감성 분석, 기계 번역

    등의 작업에도 CNN을 적용하여 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.

    종합적으로, CNN은 컴퓨터 비전과 패턴 인식 작업에 특화된 인공 신경망으로,

    이미지 처리 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 이미지의 지역적인 패턴을

    감지하고 추상화된 특징을 학습하여 다양한 작업에 활용할 수 있습니다.

 

 

RNN이란?

    RNN은 "Recurrent Neural Network"의 약자로, 순차적인 데이터(Sequential Data)

    를 처리하기에 특화된 인공 신경망 구조입니다. RNN은 이전 단계에서 계산된

    결과를 현재 단계의 입력으로 사용하여 순환적인 특성을 갖게 됩니다. 이를 통해

    이전 정보를 기억하고 현재 입력에 대한 문맥을 이해할 수 있습니다.

    RNN은 주로 시퀀스 데이터, 예를 들면 문장, 음성, 주식 가격 등의 시계열

    데이터를 처리하는 데 사용됩니다. RNN은 각 시간 단계에서 입력을 받아 출력을

    생성하면서 내부 상태(hidden state)를 유지합니다. 내부 상태는 이전 시간

    단계의 계산 결과를 현재 시간 단계로 전달하여 정보를 유지합니다.

    RNN은 다양한 변형 구조를 가지고 있지만, 가장 기본적인 형태인 단순한 RNN은

    다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:

    - 입력층(Input Layer): 현재 시간 단계의 입력을 받습니다.

    - 은닉층(Hidden Layer): 이전 시간 단계의 출력(은닉 상태)과 현재 시간 단계의

    입력을 바탕으로 계산을 수행합니다.

    - 출력층(Output Layer): 현재 시간 단계의 출력을 생성합니다.

    RNN은 순환적인 구조를 가지고 있기 때문에 이전 시간 단계의 정보를 현재 시간

    단계로 전달할 수 있습니다. 이를 통해 RNN은 입력 시퀀스의 길이에 상관없이

    문맥을 파악하고 이를 기반으로 예측이나 분류 작업을 수행할 수 있습니다.

    하지만 일반적인 RNN은 시간이 지남에 따라 기울기 소실 또는 폭발 문제가

    발생할 수 있습니다. 기울기 소실 문제는 역전파 알고리즘에서 역전파되는

    기울기가 매우 작아지면서 가중치 업데이트가 어려워지는 문제를 의미하며, 폭발

    문제는 기울기가 지수적으로 증가하여 수렴하지 않는 문제를 의미합니다.

    이러한 문제를 해결하기 위해 LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated

    Recurrent Unit)와 같은 RNN의 변형 구조가 개발되었습니다. LSTM과 GRU는 기억

    셀(memory cell)이라는 구조를 도입하여 장기적인 의존 관계를 유지하고, 입력,

    출력, 삭제 게이트 등의 메커니즘을 통해 기울기의 흐름을 제어하여 기울기

    소실과 폭발 문제를 완화합니다.

    RNN은 자연어 처리, 기계 번역, 음성 인식, 시계열 예측 등 다양한 분야에서

    활용됩니다. 예를 들어, 자연어 처리에서는 문장의 문맥을 파악하여 단어의

    순서에 따른 의미를 이해하고, 기계 번역에서는 문장을 번역하고 생성하는 데

    사용됩니다. 또한, 음성 인식에서는 연속적인 음성 신호를 처리하여 음성을

    텍스트로 변환하는 데 활용됩니다. 시계열 예측에서는 과거 데이터를 기반으로

    미래 값을 예측하는 데 사용됩니다.

    종합적으로, RNN은 순차적인 데이터를 처리하는 데 특화된 인공 신경망 구조로,

    이전 시간 단계의 정보를 현재 시간 단계로 전달하여 순환적인 문맥을

    이해합니다. RNN은 기울기 소실과 폭발 문제를 해결하기 위해 LSTM과 GRU와 같은

    변형 구조를 사용할 수 있으며, 자연어 처리, 음성 인식, 시계열 예측 등 다양한

    응용 분야에서 유용하게 활용됩니다.

 

1-1. RNN 동작방식

• 은닉층의 노드에서 활성화 함수를 통해 나온 결과값을 다시 출력층 방향으로 보내면서 은닉층 노드의 다음 계산의 입력으로 보내는 특징
• 셀(Cell): 은닉층에서 활성화 함수를 통해 결과를 내보내는 역할을 하는 노드, 이전의 값을 기억하려고 하는 일종의 메모리 역할을 수행
• 은닉상태(Hidden state): 셀이 출력층 방향 또는 다음 시점인 t+1의 자신에게 보내는 값

 

RNN(Recurrent Neural Network)의 동작 방식

    1. 시간 단계(Time Step):

    RNN은 시퀀스 데이터를 처리하기 위해 시간 단계별로 입력을 받습니다. 시간

    단계는 데이터를 분할하여 각각의 입력을 처리하는 단위입니다. 각 시간

    단계에서 RNN은 입력과 이전 시간 단계의 은닉 상태(hidden state)를 받습니다.

    2. 은닉 상태(Hidden State)와 셀(Cell):

    은닉 상태는 RNN의 중요한 요소로, 이전 시간 단계의 출력 정보를 기억하고 현재

    시간 단계에서의 계산에 활용합니다. 은닉 상태는 현재 입력과 이전 시간 단계의

    은닉 상태를 결합한 후 활성화 함수를 통과시켜 계산됩니다. 이때, 은닉 상태는

    현재 시간 단계의 출력으로 사용되며, 동시에 다음 시간 단계의 은닉 상태로

    전달됩니다.

    RNN에서 은닉 상태를 계산하는 데에는 셀(cell)이 사용됩니다. 셀은 은닉층에서

    활성화 함수를 통해 결과를 내보내는 역할을 합니다. 이전 시간 단계의 셀의

    출력 값은 다음 시간 단계의 입력으로 들어갑니다. 셀은 일종의 메모리 역할을

    수행하여 과거의 정보를 기억하려고 합니다.

    3. 가중치(Weights):

    RNN은 입력과 은닉 상태 사이의 가중치와 은닉 상태 간의 순환적인 연결을

    가집니다. 이 가중치는 시간 단계마다 재사용되며, 정보를 전달하고 이전 정보에

    대한 영향력을 결정합니다. 가중치는 훈련 과정에서 업데이트되어 입력과 은닉

    상태의 관계를 조정합니다.

    4. 출력:

    각 시간 단계에서 RNN은 은닉 상태를 기반으로 출력을 생성합니다. 출력은 보통

    완전 연결 계층(fully connected layer)를 통과시켜 활성화 함수를 적용하여

    얻어집니다. 이 출력은 다음 시간 단계의 은닉 상태로 전달되며, 필요에 따라

    최종 출력이 될 수도 있습니다.

    RNN은 역전파(Backpropagation) 알고리즘을 사용하여 학습됩니다. 시퀀스

    데이터의 입력과 출력을 이용하여 손실(loss)을 계산하고, 손실을 최소화하기

    위해 가중치를 업데이트합니다. 이를 통해 RNN은 입력 시퀀스에 대한 예측을

    수행하고, 문맥을 파악하여 순차적인 데이터를 처리합니다.

    RNN의 동작 방식을 논리적으로 정리하면 다음과 같습니다:

    1. 각 시간 단계에서 RNN은 입력과 이전 시간 단계의 은닉 상태(hidden state)를

    받습니다.

    2. 입력과 이전 은닉 상태는 가중치를 통해 연산되고, 활성화 함수를 거쳐 현재

    은닉 상태와 출력이 생성됩니다.

    3. 현재 은닉 상태는 다음 시간 단계의 은닉 상태로 전달되고, 현재 출력은

    필요에 따라 사용됩니다.

    4. 이러한 과정은 시간 단계마다 반복되며, 입력 시퀀스의 각 요소를 순차적으로

    처리합니다.

    5. 역전파 알고리즘을 사용하여 손실(loss)을 계산하고 가중치를 업데이트하여

    RNN을 학습시킵니다.

    RNN은 은닉 상태와 셀을 통해 이전 정보를 기억하고, 순환적인 연결을 통해

    시퀀스 데이터의 문맥을 파악합니다. 이를 통해 RNN은 자연어 처리, 음성 인식,

    시계열 분석 등 다양한 분야에서 활용되며, 장기적인 의존 관계를 감지하고

    처리할 수 있습니다.

 

RNN 동작방식

    RNN(Recurrent Neural Network)은 순차적인 데이터를 처리하는 데 특화된 인공

    신경망 구조입니다. RNN은 입력과 출력 사이에 순환적인 연결을 가지고 있어

    이전 단계의 정보를 현재 단계의 입력으로 활용하여 문맥을 이해하고

    예측합니다. RNN의 동작 방식은 다음과 같습니다.

    1. 시간 단계(Time Step):

    RNN은 시간의 흐름에 따라 입력을 순차적으로 처리합니다. 시퀀스 데이터의

    길이에 따라 여러 개의 시간 단계로 나누어집니다. 각 시간 단계에서 RNN은

    입력과 이전 시간 단계의 은닉 상태(hidden state)를 받습니다.

    2. 은닉 상태(Hidden State):  

    은닉 상태는 RNN의 핵심 요소로, 이전 시간 단계의 출력 정보를 기억하고 현재

    시간 단계에서의 계산에 활용합니다. 은닉 상태는 현재 입력과 이전 시간 단계의

    은닉 상태를 결합한 후 활성화 함수를 통과시켜 계산됩니다. 이를 통해 RNN은

    시퀀스 데이터의 문맥을 파악할 수 있습니다.

    3. 가중치(Weights):

    RNN은 입력과 은닉 상태 사이의 가중치와 은닉 상태 간의 순환적인 연결을

    가집니다. 이 가중치는 시간 단계마다 재사용되며, 정보를 전달하고 이전 정보에

    대한 영향력을 결정합니다. 가중치는 훈련 과정에서 업데이트되어 입력과 은닉

    상태의 관계를 조정합니다.

    4. 출력:

    각 시간 단계에서 RNN은 은닉 상태를 기반으로 출력을 생성합니다. 출력은

    일반적으로 완전 연결 계층(fully connected layer)을 통과시켜 활성화 함수를

    적용하여 얻어집니다. 이 출력은 다음 시간 단계의 입력이 됩니다.

    RNN은 역전파(Backpropagation) 알고리즘을 사용하여 학습됩니다. 시퀀스

    데이터의 입력과 출력을 이용하여 손실(loss)을 계산하고, 손실을 최소화하기

    위해 가중치를 업데이트합니다. 이를 통해 RNN은 주어진 입력에 대해 예측을

    수행하고, 문맥을 파악하여 순차적인 데이터를 처리합니다.

    RNN은 LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit)와 같은

    변형된 구조를 사용하여 기울기 소실 문제(Vanishing Gradient Problem)를

    완화하고 장기 의존관계(Long-Term Dependencies)를 처리할 수 있도록

    개선되었습니다. LSTM과 GRU는 기억 셀(memory cell)이라는 구조와 게이트(gate)

    메커니즘을 도입하여 정보의 흐름을 제어하고 기울기의 흐름을 조절합니다.

    종합적으로, RNN은 순차적인 데이터를 처리하기 위한 인공 신경망으로, 이전

    시간 단계의 정보를 현재 시간 단계로 전달하여 문맥을 파악하고 예측합니다.

    RNN은 은닉 상태와 가중치를 활용하여 입력과 출력 사이의 관계를 모델링하며,

    역전파 알고리즘을 통해 학습됩니다. LSTM과 GRU와 같은 변형 구조는 RNN의

    성능과 장기적인 의존 관계 처리 능력을 향상시킵니다.

 

1-2. RNN의 유형

• One to Many
• Many to One
• Many to Many

 

RNN의 유형

    RNN(Recurrent Neural Network)은 다양한 유형이 있으며, 주요 유형으로는 One

    to Many, Many to One, Many to Many이 있습니다. 이들 각각의 유형을

    설명하겠습니다:

    1. One to Many:

    One to Many 구조는 하나의 입력 시퀀스에 대해 여러 개의 출력을 생성합니다.

    일반적으로 입력은 단일 데이터 포인트(예: 이미지)로 구성되고, 출력은

    시퀀스로 구성됩니다. 이 유형은 하나의 입력에 대한 다중 출력 작업에

    적합합니다. 예를 들어, 이미지 캡셔닝(Image Captioning)은 이미지를 입력으로

    받아 해당 이미지에 대한 문장을 생성하는 One to Many 구조의 예입니다.

    2. Many to One:

    Many to One 구조는 여러 개의 입력 시퀀스로부터 하나의 출력을 생성합니다.

    여러 개의 입력이 시간 단계별로 주어지고, 최종 시간 단계에서 출력을

    생성합니다. 이 유형은 시퀀스 분류(Classification)나 감성 분석(Sentiment

    Analysis)과 같은 작업에 적합합니다. 예를 들어, 텍스트 문서의 감성 분석은

    문장들로 이루어진 시퀀스를 입력으로 받아 해당 시퀀스의 전체 감성을 예측하는

    Many to One 구조의 예입니다.

    3. Many to Many:

    Many to Many 구조는 여러 개의 입력 시퀀스로부터 여러 개의 출력 시퀀스를

    생성합니다. 입력과 출력의 길이가 일치하지 않을 수도 있습니다. 이 유형은

    입력과 출력의 시퀀스 길이가 다른 번역(Translation), 문장 분류(Tagging) 등에

    적합합니다. 예를 들어, 기계 번역은 하나의 언어로 이루어진 시퀀스를 입력으로

    받아 다른 언어로 이루어진 시퀀스를 출력하는 Many to Many 구조의 예입니다.

    Many to Many 구조는 또한 다음과 같이 세부 유형으로 나눌 수도 있습니다:

    - One to One (일반적인 인공 신경망 구조)

    - One to Many (시퀀스 생성, 예: 음악 생성)

    - Many to One (시퀀스 분류, 예: 감성 분석)

    - Many to Many (시퀀스-시퀀스, 예: 기계 번역)

    이러한 RNN의 다양한 유형은 다양한 시퀀스 데이터 처리 작업에 적합하며,

    각각의 구조는 해당 작업의 요구 사항을 반영합니다.

 

1-3. RNN의 단점

• 입력과 출력이 고정
• 기울기 소실
• 단점을 극복하기 위해 RNN의 발전형태인 LSTM과 GRU를 사용(문제를 완벽히 해결하지 못함)

 

    RNN(Recurrent Neural Network)은 많은 장점을 가지고 있지만, 몇 가지 단점도

    가지고 있습니다. 이러한 단점을 극복하기 위해 RNN의 발전 형태인 LSTM(Long

    Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit)가 제안되었습니다. 각각의

    단점을 논리적으로 설명하겠습니다.

    1. 입력과 출력의 고정 길이:

    일반적인 RNN은 입력과 출력의 길이가 고정되어야 합니다. 이는 입력 시퀀스와

    출력 시퀀스의 길이를 사전에 알고 있어야 한다는 의미입니다. 하지만 실제

    데이터는 다양한 길이를 가질 수 있으므로, 가변 길이 시퀀스를 처리하는 데

    제약이 있을 수 있습니다.

    2. 기울기 소실(Vanishing Gradient):

    RNN은 역전파 알고리즘을 사용하여 학습되는데, 역전파 중에 기울기가 시간

    단계를 거치며 지수적으로 작아지는 경우가 발생할 수 있습니다. 이는 기울기

    소실(Vanishing Gradient)이라고 알려져 있으며, RNN의 장기적인 의존 관계를

    학습하는 데 어려움을 줄 수 있습니다.

    3. 문제를 완벽히 해결하지 못함:

    LSTM과 GRU는 RNN의 단점을 극복하기 위해 제안된 구조입니다. LSTM은 기억 셀

    (memory cell)과 게이트(gate) 메커니즘을 도입하여 기울기 소실 문제를

    완화하고, 장기적인 의존 관계를 감지하고 처리하는 능력을 향상시킵니다. GRU는

    LSTM의 일부 구조를 간소화하면서도 비슷한 효과를 얻습니다.

    그러나 LSTM과 GRU도 모든 문제를 완벽히 해결하지는 못합니다. 기울기 소실

    문제를 완전히 제거하지는 못하며, 여전히 시퀀스의 길이에 제한이 있을 수

    있습니다. 또한, LSTM과 GRU는 더 많은 파라미터와 계산 비용을 필요로 하므로

    모델의 복잡성과 학습 시간이 증가할 수 있습니다.

    요약하면, RNN의 단점으로는 입력과 출력의 고정 길이, 기울기 소실 문제,

    그리고 모든 문제를 완벽히 해결하지 못한다는 점이 있습니다. LSTM과 GRU는

    이러한 단점을 완화하지만 완벽히 해결하지는 못합니다. 따라서 데이터의 특성과

    작업의 요구에 맞게 적절한 모델과 구조를 선택하는 것이 중요합니다. LSTM과

    GRU는 RNN의 발전된 형태로 널리 사용되지만, 항상 최적의 선택은 아닐 수

    있습니다.