Golang에서 신경망 개발: He 초기화 및 ReLU 활용 (Check character count. Le
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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 통합
  • Weights (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:
  1. InputVector × Weights + BiasesWeightedSums
  2. ActivationFunc 적용 → OutputVector
  • Backward:
  1. outputGradient × DerivativeFunc(WeightedSums)activationGradient
  2. BiasGradients = activationGradient
  3. WeightGradients = OuterProduct(activationGradient, InputVector)
  4. InputGradient = TransposeMatrix(Weights) × activationGradient

5. 전체 신경망 구조

  • NeuralNetwork 구조체: Layers 배열로 여러 NeuralNetworkLayer 구성
  • Predict(input []float64) 메서드: 각 층의 Forward 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