Go 언어로 순수 라이브러리를 사용하여 피드포워드 신경망 처음부터 구축하기

핵심 기술

Go 언어의 표준 라이브러리만을 사용하여 피드포워드 신경망(FFNN)을 처음부터 구축하는 방법을 상세히 설명합니다. 이는 신경망의 핵심 메커니즘인 순방향 전파, 역방향 전파, 가중치 초기화, 학습 과정을 Go 언어로 구현하는 데 중점을 둡니다.

기술적 세부사항

• Go 언어의 장점: 성능, 동시성, 강타입으로 인한 저수준 구현에 적합함을 강조합니다.
• NeuralNetworkLayer 구조체: 선형 변환(가중치, 편향)과 활성화 함수를 캡슐화하여 현대적인 프레임워크의 레이어 개념과 유사하게 설계했습니다.
  • Weights, Biases: 학습 가능한 파라미터.
  • ActivationFunc, DerivativeFunc: ReLU, Sigmoid 등 활성화 함수 및 그 도함수 구현.
  • 각 레이어의 InputVector, WeightedSums, OutputVector를 저장하여 역전파에 활용합니다.
• 가중치 초기화: Vanishing/Exploding Gradient 문제 방지를 위해 ReLU에는 He 초기화, 기타 활성화 함수에는 일반적인 스케일링 초기화를 사용합니다.
  • He 초기화 예시: rand.NormFloat64() * math.Sqrt(2.0/float64(inputSize))
  • 일반 초기화 예시: rand.NormFloat64() * math.Sqrt(1.0/float64(inputSize))
• 활성화 함수: Sigmoid와 ReLU 및 해당 도함수를 제공하며, 출력 레이어에서는 선형 활성화(none)를 지원합니다.
• Forward 메소드: 입력값에 대해 가중치 곱셈, 편향 더하기, 활성화 함수 적용 순서로 레이어의 출력을 계산합니다.
• Backward 메소드: 역전파 과정을 구현합니다.
  • 활성화 함수의 도함수를 이용한 그래디언트 계산.
  • 편향 그래디언트는 활성화 후 그래디언트와 동일합니다.
  • 가중치 그래디언트는 외적(Outer Product)으로 계산됩니다.
  • 입력 그래디언트는 전치된 가중치 행렬과 활성화 후 그래디언트의 곱으로 계산되어 이전 레이어로 전달됩니다.
• NeuralNetwork 구조체: 여러 NeuralNetworkLayer를 포함하는 네트워크 전체를 구성합니다.

개발 임팩트

• 머신러닝 알고리즘의 내부 동작 원리에 대한 깊이 있는 이해를 증진시킵니다.
• Go 언어에서의 행렬 연산, 데이터 구조, 포인터 사용법 등 실질적인 학습 기회를 제공합니다.
• 모든 구현 요소를 직접 제어함으로써 성능 최적화에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
• Gorgonia, GoMind, GoLearn과 같은 Go 기반 머신러닝 라이브러리 사용 시 기반 지식을 활용할 수 있습니다.