i-will-going 님의 블로그

서론인공지능과 기계학습의 핵심 개념 중 하나는 역전파(Backpropagation) 알고리즘입니다. 역전파는 신경망 학습에서 중요한 역할을 하며, 손실을 최소화하도록 가중치를 조정하는 과정입니다. 이 알고리즘은 입력층에서 출력층까지의 순전파 과정 후, 오차를 다시 입력층 방향으로 전파하여 가중치를 업데이트하는 방식으로 동작합니다. 역전파 알고리즘은 다층 퍼셉트론(MLP) 구조에서 필수적인 요소이며, 현대적인 딥러닝 모델에서도 널리 사용됩니다. 손실 함수의 기울기를 계산하여 최적화 알고리즘과 결합하여 학습을 진행합니다. 역전파의 원리를 이해하는 것은 모델의 학습을 효과적으로 수행하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 역전파의 개념과 동작 방식, 주요 원리, 그리고 기계학습에서 어떻게 활용되는지를 설명..

목차1. 역전파 알고리즘의 정의와 목적2. 역전파 알고리즘의 작동 원리3. 역전파 알고리즘의 수학적 기반4. 역전파 알고리즘의 주요 구성 요소5. 역전파 알고리즘의 장단점과 현대적 응용 그럼 저번 글에 적었던 역전파 알고리즘이란 무엇인지 자세히 알아봅시다. 1. 역전파 알고리즘의 정의와 목적 역전파 알고리즘(Backpropagation Algorithm)은 인공신경망, 특히 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP)을 학습시키는 데 사용되는 핵심적인 알고리즘입니다. 이 알고리즘의 주요 목적은 신경망의 출력값과 목표값 사이의 오차를 최소화하는 것입니다. '역전파'라는 이름은 오차를 출력층에서 입력층 방향으로 '역으로 전파'하면서 각 층의 가중치를 조정하는 과정에서 유래했습니다. 역전..

목차1. 역전파 알고리즘의 재발견과 그 의의2. 역전파 알고리즘의 작동 원리와 혁신성3. 1986년 이후의 신경망 연구의 부흥4. 신경망 구조와 학습 알고리즘의 다양화5. 1986년 발전의 장기적 영향과 현대 AI로의 연결1. 역전파 알고리즘의 재발견과 그 의의 1986년은 인공신경망 연구의 역사에서 중요한 전환점이 된 해입니다. 이 해에 데이비드 루멜하트(David Rumelhart), 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton), 로널드 윌리엄스(Ronald Williams)가 "Learning representations by back-propagating errors"라는 제목의 획기적인 논문을 발표했습니다. 이 논문은 역전파(backpropagation) 알고리즘을 재조명하고, 그 중요성을 널리 ..