다층 퍼셉트론(MLP)은 인공 신경망의 한 종류로, 다양한 문제를 해결하는 데 널리 사용됩니다. MLP의 성능은 여러 요소에 의해 영향을 받지만, 그중에서도 손실 함수의 선택은 매우 중요한 역할을 합니다. 손실 함수는 모델이 학습하는 동안 예측값과 실제값 간의 차이를 측정하는 방법으로, 이를 통해 모델의 학습 방향이 결정됩니다. 이 글에서는 다층 퍼셉트론에서 손실 함수를 선택하는 이유와 그 선택이 모델 성능에 미치는 영향을 살펴보겠습니다.손실 함수의 종류와 특징다층 퍼셉트론에서 사용되는 손실 함수는 크게 회귀 문제와 분류 문제에 따라 다릅니다. 회귀 문제의 경우, 주로 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)가 사용됩니다. MSE는 예측값과 실제값의 차이를 제곱하여 평균을 내는 방식으..

다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP)은 인공 신경망의 기본적인 형태로, 다양한 머신러닝 문제를 해결하는 데 널리 사용됩니다. MLP의 성능은 하이퍼파라미터에 크게 의존하며, 적절한 하이퍼파라미터 설정은 모델의 학습 효율과 예측 성능을 극대화하는 데 필수적입니다. 이 글에서는 MLP의 주요 하이퍼파라미터와 그 튜닝 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.하이퍼파라미터의 정의와 종류하이퍼파라미터는 모델 학습 과정에서 사용자가 설정하는 값으로, 모델의 구조와 학습 방법을 정의합니다. 훈련이 시작되기 전에 설정되며, 모델 성능에 큰 영향을 미칩니다. MLP에서 주로 조정해야 할 하이퍼파라미터는 다음과 같습니다. 첫째, 학습률(learning rate)입니다. 학습률은 가중치 업데이트의 크..

다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP)은 인공 신경망의 기본 구조로, 다양한 머신러닝 문제를 해결하는 데 사용됩니다. MLP는 여러 층의 뉴런으로 구성되어 있으며, 각 뉴런은 입력 데이터를 처리하고 출력 값을 생성합니다. 이 과정에서 비선형 함수는 매우 중요한 역할을 합니다. 이번 글에서는 MLP에서 비선형 함수의 역할과 그 중요성에 대해 깊이 있게 살펴보겠습니다.1. 비선형 함수의 정의와 종류비선형 함수는 입력과 출력 사이의 관계가 직선이 아닌 함수를 말합니다. 이는 모델이 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 돕는 중요한 요소입니다. MLP의 뉴런에서 비선형 함수는 활성화 함수(activation function)로 사용되며, 각 뉴런의 출력 값을 결정하는 데 중요한 역할을 합니..

다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP)과 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 머신러닝과 딥러닝에서 자주 언급되는 두 가지 신경망 구조입니다. 이 두 모델은 각기 다른 특성과 강점을 가지고 있어, 특정 문제를 해결하는 데 적합한 선택이 다릅니다. 이번 글에서는 MLP와 CNN의 구조와 특징, 그리고 각각의 사용 사례를 살펴보며, 어떤 상황에 어떤 모델이 더 효과적인지 비교해 보겠습니다.1. MLP의 구조와 특징MLP는 기본적인 인공 신경망 구조로, 입력층, 여러 개의 은닉층, 그리고 출력층으로 구성됩니다. 각 층은 여러 개의 뉴런으로 이루어져 있으며, 이 뉴런들은 서로 연결되어 있습니다. MLP는 데이터가 입력층에서 출력층으로 흐르는 피..

다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP)은 다양한 머신러닝 문제를 해결하는 데 효과적인 모델입니다. 그러나 MLP의 성능을 극대화하기 위해서는 적절한 최적화 기법이 필요합니다. 최적화 기법은 모델의 학습 속도와 정확도를 개선하며, 과적합을 방지하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 MLP에서 사용되는 여러 최적화 기법을 살펴보겠습니다.1. 경량 하강법(Gradient Descent)경량 하강법은 MLP의 가중치를 업데이트하는 기본적인 최적화 알고리즘입니다. 이 방법은 손실 함수의 기울기를 계산하고, 그 기울기를 따라 가중치를 조정하여 손실을 최소화하는 방향으로 나아갑니다. 경량 하강법은 크게 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다: 배치 경량 하강법, 확률적 경량 하강법, 미니..

다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP)은 기계 학습과 딥러닝 분야에서 중요한 역할을 하는 신경망 모델입니다. MLP는 다양한 문제를 해결하는 데 유용하지만, 과적합(overfitting) 문제에 직면할 수 있습니다. 과적합은 모델이 훈련 데이터에 지나치게 적합하여 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 떨어지는 현상입니다. 본 글에서는 과적합의 원인과 특징, 그리고 이를 해결하기 위한 여러 방법을 심도 있게 살펴보겠습니다.1. 과적합의 원인과 특징과적합은 일반적으로 모델이 훈련 데이터의 세부사항과 노이즈(noise)를 지나치게 학습할 때 발생합니다. MLP는 여러 층과 뉴런으로 구성되어 있어 복잡한 패턴을 학습할 수 있는 능력이 뛰어나지만, 이로 인해 훈련 데이터에 대한 성능은 높아..