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[인공지능 기초 / python] 2. 신경망 본문

인공지능 공부/기초 개념

[인공지능 기초 / python] 2. 신경망

KimDove 2022. 4. 17. 17:58

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1. 신경망

1-1. 퍼셉트론 복습

가중합의 0을 넘기면 1을 출력, 그렇지 않으면 0을 출력함.
가중치(Wn)는 신호의 영향력을 제어한다.
편향(b)은 뉴런이 얼마나 쉽게 활성화 되느냐를 제어한다.

1-2. 활성화 함수

입력 신호의 총합을 출력 신호로 변환하는 함수
입력 신호의 총합이 활성화를 일으키는지를 정하는 역할을 함.
퍼셉트론 구현하며 사용한 활성화 함수를 계단함수라 한다.

a. 시그모이드 함수 (Sigmoid Function)

[0, 1] 사이의 값을 가지며 그래프가 S모양이여서 Sigmoid라고 한다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

sigmoid_func = lambda x: (1/(1 + np.exp(-x)))

x = np.array([-10.0, -5.0, -2.0, -1.0, 0.0, 1.0, 2.0, 5.0, 10.0])
print(f'시그모이드 함수 입력 : {x} \n시그모이드 함수 출력 : {sigmoid_func(x)}')

x = np.arange(-10.0, 10.0, 0.01)
y = sigmoid_func(x)

plt.plot(x, y)
plt.ylim(-0.1, 1.1)
plt.axvline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.axhline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.show()

## 출력 결과
시그모이드 함수 입력 : [-10.  -5.  -2.  -1.   0.   1.   2.   5.  10.] 
시그모이드 함수 출력 : [4.53978687e-05 6.69285092e-03 1.19202922e-01 2.68941421e-01
 5.00000000e-01 7.31058579e-01 8.80797078e-01 9.93307149e-01
 9.99954602e-01]

(!) 계단함수와 시그모이드 함수의 비교점

계단 함수는 출력이 이산적인데 비해, 시그모이드 함수의 출력은 연속적이다.
두 함수 모두 입력이 작을 때 출력은 0, 출력이 커지면 1에 수렴한다.

(!) 시그모이드 함수의 미분

derivative_sigmoid = lambda x: sigmoid_func(x)*(1 - sigmoid_func(x))

x = np.arange(-10.0, 10.0, 0.01)
y = derivative_sigmoid(x)

plt.plot(x, y)
plt.ylim(-0.1, 1.1)
plt.axvline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.axhline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.show()

b. ReLU 함수 (ReLU Function)

입력이 0을 넘으면 입력 자체를 출력, 0 이하면 0을 출력하는 함수
시그모이드 함수보다 도함수를 구할 때 컴퓨터 자원측면에서 경제적이고,
최대값이 1보다 큰 값도 가능하기 때문에 학습이 빠르다

ReLU_func = lambda x: np.maximum(0, x)

x = np.arange(-10.0, 10.0, 0.01)
y = ReLU_func(x)

plt.plot(x, y)
plt.ylim(-2, 10.1)
plt.axvline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.axhline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.show()

derivative_ReLU = lambda x: np.array(x > 0)

x = np.arange(-10.0, 10.0, 0.01)
y = derivative_ReLU(x)

plt.plot(x, y)
plt.ylim(-0.1, 1.1)
plt.axvline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.axhline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.show()

(!) ReLU 함수의 변형

b-(1). leaky ReLU 함수

신경망이 깊어질수록 가중치 정보가 사라지는 Vanishing Gradient문제를 보완하기 위해 제안됨.

leaky_ReLU_func = lambda x : np.maximum(0.01*x, x)

x = np.arange(-10.0, 10.0, 0.01)
y = leaky_ReLU_func(x)

plt.plot(x, y)
plt.ylim(-5.1, 10.1)
plt.axvline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.axhline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.show()

derivative_LReLU = lambda x: np.where(x > 0, 1, 0.01)

x = np.arange(-10.0, 10.0, 0.01)
y = derivative_LReLU(x)

plt.plot(x, y)
plt.ylim(-0.1, 1.1)
plt.axvline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.axhline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.show()

b-(2). Parameter ReLU 함수 (P-ReLU)

Leaky ReLU 함수가 0.01이라는 고정된 값을 곱해주었다면, alpha 값을
하이퍼 파라미터로 지정하여 원하는 값을 줄 수 있다.
alpha를 가중치 매개변수처럼 학습되도록 역전파에 alpha 값이 변경됨.

대규모 이미지 데이터 셋에서는 ReLU보다 성능이 좋지만, 소규모 데이터 셋에서는 과적합이 될 수 있다.
메모리 에러가 날 수 있다는 단점이 있다

parameter_ReLU_func = lambda alpha, x: np.maximum(alpha*x, x)

x = np.arange(-10.0, 10.0, 0.01)
y = parameter_ReLU_func(0.3, x)

plt.plot(x, y)
plt.ylim(-5.1, 10.1)
plt.axvline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.axhline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.show()

derivative_PReLU = lambda alpha, x: np.where(x > 0 , 1, alpha)

x = np.arange(-10.0, 10.0, 0.01)
y = derivative_PReLU(0.3, x)

plt.plot(x, y)
plt.ylim(-0.1, 1.1)
plt.axvline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.axhline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.show()

b-(3). ELU(Exponential Linear Unit)

메모리 에러 (OOM)을 해결하기 위해 나온 함수
0이하의 기울기가 곡선으로 미분이 잘되며, 정확도가 높음.
계산량이 많아 학습시간이 오래 걸린다는 단점이 있다.

ELU_func = lambda alpha, x: np.where(x >= 0, x, alpha*(np.exp(x)-1))

x = np.arange(-10.0, 10.0, 0.01)
y = ELU_func(0.6, x)

plt.plot(x, y)
plt.ylim(-5.1, 10.1)
plt.axvline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.axhline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.show()

derivative_ELU = lambda alpha, x: np.where(x >= 0, 1, ELU_func(alpha, x) + alpha)

x = np.arange(-10.0, 10.0, 0.01)
y = derivative_ELU(0.6, x)

plt.plot(x, y)
plt.ylim(-0.1, 1.1)
plt.axvline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.axhline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.show()

c. tanh 함수 (tanh Function)

시그모이드 함수와 비슷한 형태를 가짐.
[-1, 1] 사이의 값을 가진다.
데이터의 중심을 0으로 위치시켜, 다음 층의 학습이 더 쉽게 이루어진다.
시그모이드 함수에 비해 안정적이므로 Vanishing Gradient 문제가발생 가능성이 적다.

tanh_func = lambda x: (np.exp(x)-np.exp(-x)) / (np.exp(x) + np.exp(-x))

x = np.arange(-10.0, 10.0, 0.01)
y = tanh_func(x)

plt.plot(x, y)
plt.ylim(-1.3, 1.3)
plt.axvline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.axhline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.show()

derivative_tanh = lambda x: 1 - tanh_func(x)**2

x = np.arange(-10.0, 10.0, 0.01)
y = derivative_tanh(x)

plt.plot(x, y)
plt.ylim(-0.2, 2)
plt.axvline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.axhline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.show()

## 파란색이 tanh 미분 그래프
## 주황색은 sigmoid 미분 그래프

## sigmoid 함수에 비해 최댓값이 4배이므로, Vanishing Gradient 
## 문제가 적다.

x = np.arange(-10.0, 10.0, 0.01)
y = derivative_tanh(x)

plt.plot(x, y, x, derivative_sigmoid(x))
plt.ylim(-0.2, 1.3)
plt.axvline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.axhline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.show()

d. Swish 함수

Google에서 ReLU를 대체하기 위해 고안한 함수
Sigmoid 함수에 입력값을 곱한 형태지만, ReLU와 비슷한 특징을 가진다.

swish_func = lambda x: x*sigmoid_func(x)

x = np.arange(-10.0, 10.0, 0.01)
y = swish_func(x)

plt.plot(x, y)
plt.ylim(-0.7, 10.0)
plt.axvline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.axhline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.show()

derivate_swish = lambda x: swish_func(x) + sigmoid_func(x)*(1-swish_func(x))

x = np.arange(-10.0, 10.0, 0.01)
y = derivate_swish(x)

plt.plot(x, y)
plt.ylim(-0.2, 1.3)
plt.axvline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.axhline(0.0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.8)
plt.show()

1-3. 3층 신경망 구현하기

3층 신경망에서 수행되는 입력부터 출력까지의 처리(순방향 처리)를 구현한다.
구현하고자 하는 신경망은 입력층 2개, 첫 번째 은닉층은 3개,
두 번째 은닉층은 2개, 출력층은 2개의 뉴런으로 구성된다.

## 입력층 => 첫번째 은닉층으로 가는 부분
X = np.array([1.0, 0.5])
W1 = np.array([[0.1, 0.3, 0.5], [0.2, 0.4, 0.6]])
b1 = np.array([0.1, 0.2, 0.3])

## 가중합
A1 = np.dot(X, W1) + b1

## 가중합 => 활성화 함수
Z1 = sigmoid_func(A1)

print(f'입력 데이터 : {X}, 형상 : {X.shape}')
print(f'첫 번째 은닉층 가중치 : \n{W1}, \n형상 : {W1.shape}\n\n')
print(f'첫 번째 은닉층 편향 : {b1}, 형상 : {b1.shape}')
print(f'첫 번째 은닉층 가중합 : {A1}, 형상 : {A1.shape}')
print(f'첫 번째 은닉층 출력 : {Z1}, 형상 : {Z1.shape}')

## 출력 결과
입력 데이터 : [1.  0.5], 형상 : (2,)
첫 번째 은닉층 가중치 : 
[[0.1 0.3 0.5]
 [0.2 0.4 0.6]], 
형상 : (2, 3)


첫 번째 은닉층 편향 : [0.1 0.2 0.3], 형상 : (3,)
첫 번째 은닉층 가중합 : [0.3 0.7 1.1], 형상 : (3,)
첫 번째 은닉층 출력 : [0.57444252 0.66818777 0.75026011], 형상 : (3,)

## 첫번째 은닉층 => 두번째 은닉층으로 가는 부분
W2 = np.array([[0.1, 0.4], [0.2, 0.5], [0.3, 0.6]])
b2 = np.array([0.1, 0.2])

A2 = np.dot(Z1, W2) + b2
Z2 = sigmoid_func(A2)

print(f'두 번째 은닉층 가중치 : \n{W2}, \n형상 : {W2.shape}\n\n')
print(f'두 번째 은닉층 편향 : {b2}, 형상 : {b2.shape}')
print(f'두 번째 은닉층 가중합 : {A2}, 형상 : {A2.shape}')
print(f'두 번째 은닉층 출력 : {Z2}, 형상 : {Z2.shape}')

## 출력 결과
첫번째 은닉층 가중치 : 
[[0.1 0.4]
 [0.2 0.5]
 [0.3 0.6]], 
형상 : (3, 2)


첫번째 은닉층 편향 : [0.1 0.2], 형상 : (2,)
첫번째 은닉층 가중합 : [0.51615984 1.21402696], 형상 : (2,)
첫번째 은닉층 출력 : [0.62624937 0.7710107 ], 형상 : (2,)

## 두번째 은닉층 => 출력층으로 가는 부분
## 출력층의 활성화 함수로 함등함수를 이용
W3 = np.array([[0.1, 0.3], [0.2, 0.4]])
b3 = np.array([0.1, 0.2])

output = np.dot(Z2, W3) + b3

print(f'출력층 가중치 : \n{W3}, \n형상 : {W3.shape}\n\n')
print(f'출력층 편향   : {b3},     형상 : {b3.shape}')
print(f'출력 : {output}, 형상 : {output.shape}')

## 출력 결과
출력층 가중치 : 
[[0.1 0.3]
 [0.2 0.4]], 
형상 : (2, 2)


출력층 편향   : [0.1 0.2],     형상 : (2,)
출력 : [0.31682708 0.69627909], 형상 : (2,)

a. 함수형으로 구현해보기

def init_network():
    network = {}
    
    network['W1'] = np.random.normal(0, 1, (2, 3))
    network['b1'] = np.random.normal(0, 1, (1, 3))
    
    network['W2'] = np.random.normal(0, 1, (3, 2))
    network['b2'] = np.random.normal(0, 1, (1, 2))
    
    network['W3'] = np.random.normal(0, 1, (2, 2))
    network['b3'] = np.random.normal(0, 1, (1, 2))
    
    return network

def forward(x):
    network = init_network()
    W1, W2, W3 = network['W1'], network['W2'], network['W3']
    b1, b2, b3 = network['b1'], network['b2'], network['b3']
    
    a1     = sigmoid_func(np.dot(x, W1) + b1)
    a2     = sigmoid_func(np.dot(a1, W2) + b2)
    output = np.dot(a2, W3) + b3
    
    return output

x = np.array([1.0, 0.5])
output = forward(x)

print(f'출력 : {output}')

## 출력 결과
출력 : [[-1.23269306  1.15930456]]

1-4. 출력층 설계

신경망은 분류와 회귀 모두에 이용할 수 있다.
신경망을 이용해 해결할 문제에 따라 출력층에서 사용하는 활성화 함수가 달라진다.
일반적으로 회귀에는 항등 함수, 분류에는 소프트 맥스 함수를 사용한다.

a. 항등 함수

입력을 그대로 출력하는 함수

b. 소프트맥스 함수

softmax_func = lambda x: np.exp(x) / np.sum(np.exp(x))

input_array = np.array([0.3, 2.9, 4.0])
softmax_func(input_array)

## 출력 결과
array([0.01821127, 0.24519181, 0.73659691])

b-(!). 소프트맥스 함수 구현시 주의점

소프트맥스의 exp(x) 항에서 x값으로 조금만 큰 값이 들어가면 출력값으로도 아주 큰값이 나와 연산 속도가
느려지고, 수치가 불안정해진다.
이 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 방법을 쓴다.

a = np.array([1010, 1000, 990])

## 원래 함수
print(f'원래 함수 실행 결과 : {softmax_func(a)}\n')

## 수정 함수
fix_softmax_func = lambda x: np.exp(x - np.max(x)) / np.sum(np.exp(x - np.max(x)))
print(f'array - max : {a - np.max(a)}')
print(f'np.exp : {np.exp(a - np.max(a))}')
print(f'수정 함수 실행 결과 : {fix_softmax_func(a)}')

## 출력 결과
원래 함수 실행 결과 : [nan nan nan]

array - max : [  0 -10 -20]
np.exp : [1.00000000e+00 4.53999298e-05 2.06115362e-09]
수정 함수 실행 결과 : [9.99954600e-01 4.53978686e-05 2.06106005e-09]

(!) softmax의 특징

softmax 함수의 출력은 0~1 사이의 실수이고, 출력의 총합은 1이다.
이러한 특징은 softmax 함수의 출력을 확률로 해석할 수 있다.

99. 자료 출처

99-1. 도서

한빛 미디어 | 밑바닥부터 시작하는 딥러닝

99-2.웹 사이트

양념치킨 블로그 | Relu함수에서 변형된 활성화 함수들(leake Relu, Swish)[페이지 링크]
곰가드의 라이브러리 | [딥러닝] 뉴럴 네트워크 Part. 5 - 새로운 활성화 함수 [페이지 링크]
ratsgo's blog | 딥러닝 학습 기술들 [페이지 링크]
만년필 잉크의 데이터 분석 지식 저장소 | 딥러닝-3.5. 활성화함수(6)-ReLU Family[페이지 링크]
갈아먹는 머신러닝 | 갈아먹는 딥러닝 기초 [1] Activation Function (활성화 함수) 종류 [페이지 링크]

99-3. 데이터 셋

전체코드

GitHub - EvoDmiK/TIL: Today I Learn

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github.com

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