파이썬으로 머신 러닝에 다층 퍼셉트론 사용하는 방법

 

안녕하세요! 오늘은 다층 퍼셉트론이 무엇인지, 어떻게 사용하는지, 파이썬에서는 어떻게 구현하는지 알아보겠습니다.

 

 

딥 러닝 분야에서 다층 퍼셉트론(MLP)는 가장 널리 사용되는 신경망 구조 중 하나에요. MLP는 일종의 피드포워드 신경망입니다. 데이터가 input에서 output으로 한 방향으로 흐른다~~ 이런 의미입니다.

 

 

 

 

다층 퍼셉트론이란 무엇일까요?

 

다층 퍼셉트론(MLP)는 여러 층의 뉴런으로 구성된 일종의 신경망이에요. 레이어의 각 뉴런들이 이전 레이어와 다음 레이어의 모든 뉴런에 연결되는 거죠. input 레이어와 output 레이어 사이의 레이어를 히든 레이어라고 해요. MLP는 데이터가 피드백 연결 없이 input 레이어에서 output 레이어로 흐르기 때문에 피드포워드 신경망이라고도 부른답니다.

 

 

 

 

MLP는 어떻게 작동할까요?

 

MLP는 뉴런끼리의 연결 가중치를 조정해서 input을 output에 매핑하는 방법을 학습합니다. 가중치는 두 뉴런 간의 연결 강도를 결정하는 역할을 해요. 학습 중에 MLP는 input에 해당하는 원하는 output을 수신합니다. 그러면서 가중치를 조절해서 예측된 output과 원하는 output 간의 차이를 최소화합니다. 이 프로세스를 역전파라고 합니다.

 

 

 

 

Python에서 MLP 구현

 

Python에서 MLP를 구현하기 위해서 Keras 라이브러리를 사용하겠습니다. 아래 코드는 히든 레이어가 1개 있는 MLP를 만드는 예시 코드입니다.

from keras.model import Sequential
from keras.layers import Dense

# MLP 생성
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

# 모델 compile
model.comile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', mterics=['accuracy'])

# 모델 훈련
model.fit(X_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

 

 

위의 예시 코드에서는 64개의 뉴런이 있는 1개의 히든 레이어와 100개의 뉴런이 있는 input 레이어로 MLP를 만들었습니다. 은닉층의 활성화 함수로 ReLU를 사용했고, 출력층에는 softmax 활성화 함수를 사용해 10개의 뉴런을 만들었습니다. categorical cross-entropy 손실 함수, 확률적 경사 하강법(sgd), accuracy 메트릭을 사용해서 모델을 컴파일 해줬습니다. 마지막으로 배치 크기가 32인 5개 에포크의 train 데이터로 모델을 학습시켰습니다.

 

 

 

 

MLP는 광범위한 애플리케이션에 사용할 수 있는 유용하고 강력한 신경망 구조입니다. MLP를 잘 이해하면 딥 러닝 프로젝트에 쉽게 적용해 볼 수 있을 것 같네요 ^^