Feed Forward Network (피드 포워드 네트워크, 전방향 신경망) 소개

Feed Forward Network (FFN) 또는 전방향 신경망은 가장 기본적인 형태의 인공 신경망(Artificial Neural Network)입니다. 데이터가 입력층에서 시작하여 은닉층을 거쳐 출력층으로 단방향으로 전달되는 구조를 가지고 있습니다. 즉, 정보가 역방향으로 흐르지 않고 한 방향으로만 흐르기 때문에 '전방향'이라는 이름이 붙었습니다.

FFN의 구성 요소:

• 입력층 (Input Layer): 외부에서 데이터를 받아들이는 층입니다.

• 은닉층 (Hidden Layer): 입력층과 출력층 사이에 위치하며, 입력 데이터를 변환하고 특징을 추출하는 역할을 합니다. 은닉층은 여러 개 존재할 수 있습니다.

• 출력층 (Output Layer): 최종 결과를 출력하는 층입니다.

• 노드 (Node) 또는 뉴런 (Neuron): 각 층을 구성하는 기본 단위입니다. 각 노드는 입력 값을 받아 가중치를 곱하고 활성화 함수를 적용하여 출력 값을 생성합니다.

• 가중치 (Weight): 각 노드 간의 연결 강도를 나타내는 값입니다.

• 활성화 함수 (Activation Function): 노드의 출력 값을 결정하는 함수입니다. (예: Sigmoid, ReLU, Tanh)

FFN의 작동 방식:

1. 입력 데이터: 입력층은 외부에서 데이터를 받아들입니다.

2. 가중치 곱셈 및 활성화 함수 적용: 각 노드는 입력 값을 가중치와 곱하고 활성화 함수를 적용하여 출력 값을 생성합니다.

3. 층 간 전달: 각 층의 출력 값은 다음 층의 입력 값으로 전달됩니다.

4. 출력 생성: 출력층은 최종 결과를 출력합니다.

FFN의 특징:

• 단방향 정보 흐름: 정보가 한 방향으로만 흐르기 때문에 구조가 간단하고 이해하기 쉽습니다.

• 병렬 처리 가능: 각 층의 노드들은 독립적으로 계산될 수 있으므로 병렬 처리가 가능합니다.

• 다양한 문제 해결: 분류, 회귀, 패턴 인식 등 다양한 문제 해결에 활용될 수 있습니다.

FFN의 활용 분야:

• 이미지 분류: 이미지를 특정 카테고리로 분류합니다.

• 음성 인식: 음성 데이터를 텍스트로 변환합니다.

• 주가 예측: 과거 주가 데이터를 기반으로 미래 주가를 예측합니다.

• 스팸 메일 분류: 스팸 메일과 정상 메일을 분류합니다.

FFN의 한계:

• 시퀀스 데이터 처리 어려움: 시퀀스 데이터의 특성을 반영하기 어렵습니다. (RNN, LSTM 등의 순환 신경망이 더 적합)

• 장기 의존성 문제: 입력 데이터의 먼 거리에 있는 요소 간의 관계를 파악하기 어렵습니다.

결론적으로, FFN은 가장 기본적인 형태의 인공 신경망이며, 다양한 문제 해결에 활용될 수 있습니다. 하지만 시퀀스 데이터 처리에는 한계가 있으며, RNN, LSTM 등의 순환 신경망이 더 적합합니다. 최근에는 FFN을 기반으로 하는 Transformer 아키텍처가 자연어 처리 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다.