XOR문제, MLP, XOR문제 MLP로 해결

‘뉴런 → 신경망 → 지능’이라는 도식에 따라 ‘퍼셉트론 → 인공 신경망 → 인공지능’이 가능하리라 꿈꾸었던 당시 사람들은 이것이 생각처럼 쉽지 않다는 사실을 깨닫게 됩니다. 알고 보니 간단한 XOR 문제조차 해결할 수 없었던 것입니다. 이 논문 이후 인공지능 연구가 한동안 침체기를 겪게 됩니다. 이 문제는 두 가지 방법이 순차적으로 개발되면서 해결됩니다. 하나는 다층 퍼셉트론(multilayer perceptron), 그리고 또 하나는 오차 역전파(back propagation)입니다. 이 중 먼저 다층 퍼셉트론부터 알아보겠습니다.

MLP는 다중 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)의 약어입니다.

다중 퍼셉트론은 인공 신경망의 한 종류로, 입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어져 있습니다. 각 층은 뉴런들로 구성되어 있으며, 각 뉴런은 입력 신호를 받아 가중치를 곱하고 활성화 함수를 거쳐 출력 값을 계산합니다.

은닉층을 여러 개 쌓아 올린 다중 퍼셉트론은 보다 복잡한 비선형 함수를 모델링할 수 있어서, 딥러닝에서 중요한 역할을 합니다. MLP는 이미지 분류, 언어 모델링, 예측 분석 등 다양한 분야에서 사용됩니다.

XOR 문제 해결하기

MLP를 사용하여 XOR 문제를 해결하는 방법은 다음과 같습니다.

• 입력층: 두 개의 입력 노드(0 또는 1)를 가집니다.
• 은닉층: 두 개의 뉴런을 가집니다. 이 뉴런들은 입력 신호를 받아서 가중치와 활성화 함수를 거쳐 출력 값을 계산합니다.
• 출력층: 하나의 뉴런을 가집니다. 이 뉴런은 은닉층의 출력 값을 받아서 가중치와 활성화 함수를 거쳐 최종 출력 값을 계산합니다.
  은닉층의 뉴런들은 XOR 문제를 해결하기 위해 비선형 함수인 시그모이드 함수를 활성화 함수로 사용합니다. 이를 통해 MLP는 비선형 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다.

MLP를 학습시키기 위해서는, 입력 데이터와 정답 데이터를 사용하여 가중치를 업데이트하는 backpropagation 알고리즘을 사용합니다. 이를 통해 네트워크는 학습 데이터에 적합한 가중치를 학습하여 새로운 입력에 대해 정확한 출력을 예측할 수 있습니다.