딥러닝 아키텍처의 핵심 이해: CNN, RNN, LSTM, Transformer

카테고리

데이터 과학/AI

서브카테고리

인공지능

대상자

대상자: 딥러닝/머신러닝 개발자, AI 연구자, 컴퓨터 비전/자연어 처리 분야의 실무자
난이도: 초보자부터 고급 개발자까지 다양한 수준의 학습자에게 유용 (기초 개념 설명과 고급 응용 사례 포함)

핵심 요약

CNNs (Convolutional Neural Networks): 컴퓨터 비전 분야에서 2D 합성곱 연산을 통해 공간적 계층 구조 학습이 가능하며, 이미지 인식, 객체 탐지 등에 주로 사용됨.
RNNs (Recurrent Neural Networks): 시퀀스 데이터(텍스트, 음성, 시계열) 처리에 적합하지만, Vanishing Gradient 문제로 인해 장기 의존성 학습에 한계가 있음.
LSTMs (Long Short-Term Memory): Gate 메커니즘(입력, 잊음, 출력 게이트)을 통해 장기 의존성을 효과적으로 처리하며, NLP 작업(번역, 텍스트 생성)에 주로 활용됨.
Transformers: Self-Attention 메커니즘을 사용해 병렬 처리가 가능하며, BERT, GPT 같은 대규모 사전 학습 모델의 기반이 되는 NLP 및 컴퓨터 비전 분야에서 뛰어난 성능을 보임.

섹션별 세부 요약

1. CNNs: 컴퓨터 비전의 핵심

기능: 2D 합성곱 필터를 통해 이미지의 로컬 특징(엣지, 패턴)을 추출하고, 풀링 연산으로 공간 정보를 압축.
용도: 이미지 분류(예: ResNet), 객체 탐지(예: YOLO), 의료 영상 분석 등.
특징: Weight Sharing을 통해 계산 효율성 향상, Depthwise Separable Convolution으로 모델 경량화 가능.

2. RNNs: 시퀀스 데이터 처리의 기초

구조: 시간 축에 따른 반복 네트워크로, Hidden State를 통해 이전 정보를 유지.
제한점: Vanishing Gradient 문제로 인해 장기 의존성 학습에 어려움.
적용 분야: 시계열 예측(예: 주가 분석), 문자열 생성(예: 텍스트 생성).

3. LSTMs: RNN의 한계 극복

Gate 메커니즘: Forget Gate로 불필요한 정보 삭제, Input Gate로 새로운 정보 입력, Output Gate로 결과 생성.
장점: 장기 의존성 학习 가능, NLP 작업(예: 번역, 요약)에서 높은 성능.
예시 모델: LSTM-based Speech Recognition(예: Google's DeepSpeech).

4. Transformers:병렬 처리의 혁신

Self-Attention 메커니즘: Query, Key, Value 벡터를 통해 입력의 전체적인 상호작용을 동시에 학습.
병렬성: RNN/LSTM과 달리 병렬 처리가 가능해 대규모 데이터셋 학습 효율성 향상.
적용 사례: BERT(NLP), ViT(컴퓨터 비전), GPT(생성형 AI).

5. 아키텍처 선택 가이드

CNN: 공간적 데이터(이미지, 영상) 분석 시 사용.
RNN/LSTM: 시퀀스 데이터(텍스트, 음성)의 단기 의존성 학습에 적합.
Transformer: 장기 의존성과 병렬 처리가 필요한 NLP, 컴퓨터 비전 작업에서 우수.

결론

실무 팁:

- CNN은 이미지 분석, Transformer는 텍스트 생성 작업에서 최적의 성능을 보임.

- LSTM은 시계열 예측에서 고성능을 유지하지만, Transformer가 병렬 처리 효율성 면에서 우월.

- Awesome Deep Learning GitHub Repo(https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning)와 TechLinkHub AI & Machine Learning Catalogue에서 최신 연구 논문 및 코드를 확인 가능.