Golang에서 신경망 개발
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능, 머신러닝
대상자
- 머신러닝 알고리즘의 내부 메커니즘을 이해하고자 하는 개발자
- Go 언어의 수학적 연산 및 구조 설계를 학습하고자 하는 사람
- 높은 성능 요구사항의 저수준 라이브러리 구현에 관심 있는 개발자
핵심 요약
- Go의 표준 라이브러리만 사용해 Feedforward Neural Network 구현
- He 초기화법(ReLU 활성화) 및 일반 초기화(기타 활성화) 적용
- Forward/Backward 메서드에서 선형변환, 활성화, 가중치 업데이트 로직 구현
- Gorgonia, GoMind, GoLearn 등 외부 라이브러리의 활용 가능성 강조
섹션별 세부 요약
1. 신경망 구조 정의
NeuralNetworkLayer
구조체에 가중치, 편향, 활성화 함수, 기울기 계산을 통합Weights
(행렬),Biases
(벡터),ActivationFunc
(ReLU, Sigmoid) 등 핵심 필드 포함
2. 가중치 초기화 전략
- ReLU 활성화: He 초기화 (
math.Sqrt(2.0/inputSize)
) 적용 - Sigmoid 등 다른 활성화: 표준 초기화 (
math.Sqrt(1.0/inputSize)
) 적용 rand.NormFloat64()
를 사용한 정규 분포 기반 무작위 초기화
3. 활성화 함수 구현
- ReLU:
max(0, x)
로 비선형성 추가, vanishing gradient 방지 - Sigmoid:
1/(1+e^{-x})
로 0~1 범위 확장, 분류 출력에 적합 SigmoidDerivative(x) = Sigmoid(x) * (1 - Sigmoid(x))
ReLUDerivative(x) = 1.0 (x > 0) / 0.0 (x ≤ 0)
4. Forward/Backward 메서드
- Forward:
InputVector
×Weights
+Biases
→WeightedSums
ActivationFunc
적용 →OutputVector
- Backward:
outputGradient
×DerivativeFunc(WeightedSums)
→activationGradient
BiasGradients = activationGradient
WeightGradients = OuterProduct(activationGradient, InputVector)
InputGradient = TransposeMatrix(Weights) × activationGradient
5. 전체 신경망 구조
NeuralNetwork
구조체:Layers
배열로 여러NeuralNetworkLayer
구성Predict(input []float64)
메서드: 각 층의Forward
메서드 연쇄 호출
결론
- Go로 신경망 구현 시 He 초기화(ReLU) 적용 권장
- Forward/Backward 메서드에서 행렬 연산과 기울기 계산이 핵심
- Gorgonia, GoMind 등 외부 라이브러리로 복잡한 모델 구현 가능
- 표준 라이브러리만 사용해도 핵심 알고리즘 이해 가능