순전파 (Forward Propagation)

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#개념

순전파(Forward Propagation)는 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)에서 입력 데이터가 네트워크(Networks)를 통과하며 최종 출력을 계산하는 과정이다. 신경망은 여러 계층(Layer)으로 구성되어 있으며, 각 계층은 가중치(Weight)와 편향(Bias)을 포함하는 노드(Node) 또는 뉴런(Neuron)들로 이루어져 있다. 순전파 과정은 이러한 각 계층을 거치면서 입력 데이터에 대해 일련의 연산을 수행하여 다음 층으로 전달하고, 최종적으로 출력층(Output Layer)에서 예측값 또는 분류 결과를 도출한다.

순전파 과정은 일반적으로 다음과 같은 단계를 따른다. 먼저, 입력층(Input Layer)에서 입력 데이터를 받는다. 이때 입력 데이터는 일반적으로 벡터 또는 행렬 형태이다. 다음으로, 첫 번째 은닉층(Hidden Layer)으로 데이터가 전달된다. 은닉층에서는 각 노드(뉴런)가 이전 층에서 받은 입력값에 대해 가중치(Weight)를 곱하고 편향(Bias)을 더한 후, 활성화 함수(Activation Function)를 적용한다. 활성화 함수는 뉴런의 출력값을 비선형적으로 변환하여 신경망이 비선형적인 문제를 해결할 수 있도록 해준다. 이러한 계산 결과는 다음 은닉층으로 전달된다. 만약 신경망에 여러 개의 은닉층이 있다면, 이전 단계와 같은 과정을 반복하여 최종 은닉층까지 전달한다. 최종적으로 출력층(Output Layer)에 도달하면, 최종 예측값 또는 분류 결과를 계산한다. 출력층의 활성화 함수는 문제 유형에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 회귀(Regression) 문제에서는 선형 활성화 함수(Linear Activation Function)를 사용하고, 이진 분류(Binary Classification) 문제에서는 시그모이드 함수(Sigmoid Function)를, 다중 분류(Multi-class Classification) 문제에서는 소프트맥스 함수(Softmax Function)를 사용한다.

순전파 과정에서 계산되는 각 계층의 결과는 다음과 같이 수식으로 표현할 수 있다. 첫 번째 은닉층의 출력은

$z = Wx + b$

과 같이 계산된다. 여기서

$x$

는 입력 데이터,

$W$

는 가중치 행렬,

$b$

는 편향 벡터다.

$ z$

는 활성화 함수에 전달되는 값이다. 활성화 함수를 적용한 결과는

a = \text{activation_function}(z)

로 표현할 수 있다. 다음 계층의 입력값은 이전 계층의 출력값

$a$

가 된다. 이 과정을 반복하여 마지막 계층에서 최종 결과값을 계산한다. 이러한 순전파 과정은 신경망 학습의 기반이 되며, 역전파(Backpropagation) 알고리즘과 함께 사용하여 모델을 최적화하는 데 중요한 역할을 한다.

순전파는 신경망 모델이 예측을 수행하는 데 필요한 핵심 단계다. 모델이 학습된 후 새로운 입력 데이터가 주어지면, 이 데이터는 학습된 가중치와 편향을 사용하여 순전파 과정을 거쳐 최종 예측값을 생성한다. 순전파 과정은 학습된 모델이 실제 데이터를 얼마나 잘 예측할 수 있는지를 평가하는 데에도 사용된다. 즉, 학습 과정에서 순전파를 통해 얻은 예측값과 실젯값 사이의 오차를 기반으로 모델의 가중치와 편향을 조정하는 역전파 알고리즘이 수행된다.