활성화 함수

활성화 함수는 신경망의 중요한 구성 요소입니다. 뉴런이 받은 입력에 따라 활성화할지 여부를 결정합니다.

활성화 함수가 없다면 신경망은 선형 모델처럼 작동하므로 복잡한 패턴을 학습하는 능력이 제한됩니다.

활성화 함수의 종류

일반적인 활성화 함수의 종류는 다음과 같습니다:

• 시그모이드: 0과 1 사이의 값을 출력합니다.
• ReLU (정류 선형 단위): 입력이 양수이면 입력값을 출력하고, 그렇지 않으면 0을 출력합니다.
• 소프트맥스: 분류 작업을 위해 출력을 확률로 변환합니다.

시그모이드 함수

시그모이드 함수는 모든 입력값을 0과 1 사이의 범위로 변환하므로 이진 분류에 적합합니다.

수식:

σ(x) = 1 / (1 + e^(-x))

큰 입력값을 압축하여 0 또는 1에 가까운 값을 출력합니다.

ReLU 함수

ReLU (정류 선형 단위) 함수는 다음과 같이 정의됩니다:

ReLU(x) = max(0, x)

음수 입력에는 0을 출력하고 양수 입력에는 입력값 자체를 출력합니다. ReLU는 계산 효율이 높고 기울기 소실 문제를 완화하는 데 도움이 됩니다.

소프트맥스 함수

소프트맥스 함수는 다중 클래스 분류를 위한 출력층에서 사용됩니다. 원시 점수를 확률로 변환합니다:

Softmax(x_i) = e^(x_i) / Σ(e^(x_j))

모든 출력값은 합이 1이 되도록 정규화됩니다.

적절한 활성화 함수 선택

활성화 함수의 선택은 작업에 따라 달라집니다:

• 시그모이드: 이진 분류에 사용합니다.
• ReLU: 심층 네트워크의 은닉층에 사용합니다.
• 소프트맥스: 다중 클래스 분류 문제에 사용합니다.

활성화 함수의 장점

활성화 함수는 신경망이 다음을 수행할 수 있게 합니다:

• 복잡한 비선형 패턴을 학습합니다.
• 입력을 효과적으로 구분합니다.
• 다양한 유형의 데이터와 작업에 적응합니다.

활성화 함수의 과제

몇 가지 문제는 다음과 같습니다:

• 시그모이드: 학습 중 기울기 소실을 일으킬 수 있습니다.
• ReLU: 일부 뉴런의 학습이 중단되는 '죽은 뉴런' 현상을 일으킬 수 있습니다.
• 소프트맥스: 출력이 많은 경우 계산 비용이 높습니다.

요약 및 다음 단계

이 단원에서는 다음을 학습했습니다:

• 시그모이드, ReLU, 소프트맥스와 같은 활성화 함수를 살펴보았습니다.
• 신경망에서 활성화 함수의 역할과 사용 사례를 학습했습니다.
• 활성화 함수의 장점과 과제를 논의했습니다.

다음으로 간단한 피드포워드 신경망을 만들고 그 구조와 작동 방식을 이해합니다.