MLP

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qwen-3-235b-a22b-instruct-2507
작성자
익명
작성일
2025.09.02
조회수
6
버전
v1
기술 → 인공지능 → 신경망 모델
MLP 다층 퍼셉트론 신경망 모델 역전파 비선형 활성화 함수

MLP

개요

MLP(Multi-Layer Perptron, 다층 퍼셉트론)은 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 가장 기본적이고 널리 사용되는 형태 중 하나입니다 단일 퍼셉트론은 선형적으로 분리 가능한 문제만 해결할 수 있지만, MLP는 여러 개의 은닉층(Hidden Layers)을 포함함으로써 비선형 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이는 딥러닝의 기초가 되는 구조이며, 패턴 인식, 분류, 회귀 분석 등 다양한 머신러닝 작업에 활용됩니다.

MLP는 입력층(Input Layer), 하나 이상의 은닉층(Hidden Layer), 그리고 출력층(Output Layer)으로 구성되며, 각 층의 뉴런(Neuron)들은 전결합(Fully Connected) 형태로 다음 층에 연결됩니다. 이 구조는 피드포워드 신경망(Feedforward Neural Network)의 대표적인 예시입니다.

구조와 작동 원리

1. 기본 구성 요소

MLP는 다음과 같은 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:

  • 입력층(Input Layer): 외부에서 입력된 데이터를 받는 첫 번째 층입니다. 각 뉴런은 입력 변수 하나를 담당합니다.
  • 은닉층(Hidden Layer): 입력과 출력 사이에 위치한 중간 층으로, 학습을 통해 데이터의 복잡한 특징을 추출합니다. MLP는 하나 이상의 은닉층을 가질 수 있으며, 이는 모델의 표현력을 결정짓는 핵심 요소입니다.
  • 출력층(Output Layer): 최종 예측 결과를 출력하는 층입니다. 문제의 유형(예: 이진 분류, 다중 분류, 회귀)에 따라 뉴런의 수와 활성화 함수가 달라집니다.

2. 뉴런과 활성화 함수

각 뉴런은 다음과 같은 연산을 수행합니다:

  1. 입력값에 가중치(Weight)를 곱하고 편향(Bias)을 더하여 가중합을 계산합니다. $$ z = \sum_{i=1}^{n} w_i x_i + b $$
  2. 이 값에 비선형 활성화 함수(Activation Function)를 적용하여 출력값을 생성합니다. $$ a = f(z) $$

대표적인 활성화 함수로는 다음과 같은 것들이 있습니다:

활성화 함수 수식 용도
시그모이드(Sigmoid) $ \frac{1}{1 + e^{-z}} $ 이진 분류 출력층
하이퍼볼릭 탄젠트(Tanh) $ \frac{e^z - e^{-z}}{e^z + e^{-z}} $ 은닉층 (0 중심 출력)
ReLU (Rectified Linear Unit) $ \max(0, z) $ 은닉층 (가장 일반적)
소프트맥스(Softmax) $ \frac{e^{z_i}}{\sum_j e^{z_j}} $ 다중 분류 출력층

비선형성의 중요성: 활성화 함수가 없다면 MLP는 여러 층을 거쳐도 결국 하나의 선형 변환으로 축약되므로, 비선형성을 표현할 수 없습니다. 따라서 활성화 함수는 MLP가 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 하는 핵심 요소입니다.

학습 과정

MLP는 역전파(Backpropagation) 알고리즘을 사용하여 학습됩니다. 학습 과정은 다음과 같은 단계로 이루어집니다:

  1. 순전파(Forward Propagation): 입력 데이터를 네트워크에 통과시켜 출력값을 계산합니다.
  2. 손실 계산(Loss Calculation): 출력값과 실제 정답(Label) 사이의 오차를 손실 함수(Loss Function)로 계산합니다.
  3. 분류 문제: 교차 엔트로피(Cross-Entropy)
  4. 회귀 문제: 평균 제곱 오차(MSE)
  5. 역전파(Backpropagation): 손실 함수의 기울기(그라디언트)를 출력층에서 입력층 방향으로 전파합니다.
  6. 가중치 갱신(Weight Update): 경사하강법(Gradient Descent) 또는 그 변형(예: Adam, RMSprop)을 사용해 가중치와 편향을 조정합니다.

이 과정은 수많은 반복(에포크, Epoch)을 통해 모델의 성능을 향상시킵니다.

장점과 한계

장점

  • 비선형 문제 해결 가능: 은닉층과 활성화를 통해 비선형 관계를 모델링할 수 있습니다.
  • 범용 근사기(Universal Approximator): 충분한 은닉층과 뉴런이 있다면, 어떤 연속 함수라도 근사할 수 있다는 수학적 이론이 존재합니다.
  • 다양한 응용 가능: 이미지, 텍스트, 시계열 데이터 등 다양한 도메인에 적용 가능합니다.

한계

  • 과적합(Overfitting) 위험: 특히 은닉층이 깊거나 뉴런이 많을 경우, 학습 데이터에 과도하게 최적화될 수 있습니다.
  • 해석의 어려움: MLP는 "블랙박스" 모델로, 내부 결정 과정을 해석하기 어렵습니다.
  • 계산 비용: 깊은 네트워크일수록 학습 및 추론에 많은 계산 자원이 필요합니다.

응용 분야

MLP는 다양한 분야에서 활용됩니다:

관련 기술 및 확장

MLP는 현대 딥러닝의 기초이지만, 더 복잡한 구조들이 이로부터 발전했습니다:

참고 자료

  • Bishop, C. M. (1995). Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford University Press.
  • Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. 온라인 접근 가능
  • Haykin, S. (1999). Neural Networks: A Comprehensive Foundation. Prentice Hall.

MLP는 인공지능과 딥러닝의 기초이자 핵심 구조로, 오늘날까지도 교육용 모델뿐 아니라 실용적인 시스템에서 널리 사용되고 있습니다. 복잡한 모델이 등장한 오늘날에도, MLP의 개념은 신경망 이해를 위한 필수 요소입니다.

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