재귀 신경망
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1. 개요
재귀 신경망은 트리 구조를 처리하기 위해 설계된 인공 신경망의 한 유형이다. 노드들은 가중치 행렬과 활성화 함수를 사용하여 부모 노드로 결합되며, 자연어 처리, 3D 형태 구조 분석 등에 활용된다. RecCC, 비지도 RNN, 텐서 네트워크 등 다양한 구조가 존재하며, 구조를 통한 역전파(BPTS)를 통해 학습된다. 트리 구조에 대한 보편 근사 능력을 가지며, 순환 신경망, 트리 에코 상태 네트워크, 그래프 신경망 등과 관련이 있다.
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| 재귀 신경망 | |
|---|---|
| 기본 정보 | |
 | |
| 종류 | 인공 신경망 |
| 분야 | 기계 학습 |
| 특징 | |
| 구조 | 트리 구조 |
| 처리 방식 | 입력 데이터를 계층적으로 처리 |
| 응용 분야 | 자연어 처리 컴퓨터 비전 프로그래밍 언어 |
| 주요 개념 | |
| 재귀 (Recursion) | 동일한 연산을 반복적으로 적용하여 복잡한 구조를 분석하고 표현 |
| 트리 구조 (Tree Structure) | 데이터를 계층적으로 표현하여 문장 또는 장면의 구조적 관계를 모델링 |
| 가변 길이 입력 (Variable-Length Input) | 다양한 크기의 입력 데이터를 처리할 수 있도록 설계 |
| 작동 방식 | |
| 입력 분해 | 입력 데이터를 하위 구성 요소로 분해 |
| 표현 학습 | 각 노드에서 하위 노드의 정보를 집계하여 새로운 표현 학습 |
| 재귀적 적용 | 동일한 신경망 모듈을 재귀적으로 적용 |
| 장점 | |
| 구조적 정보 활용 | 입력 데이터의 구조적 정보를 효과적으로 활용 |
| 가변 길이 처리 | 다양한 길이의 입력 데이터를 유연하게 처리 |
| 표현 학습 능력 | 데이터의 계층적 특징을 학습하여 더 나은 표현을 생성 |
| 단점 | |
| 학습 복잡성 | 깊은 트리 구조로 인해 학습이 어려울 수 있음 |
| 연산 비용 | 재귀적 연산으로 인해 연산 비용이 높을 수 있음 |
| 응용 분야 상세 | |
| 자연어 처리 (Natural Language Processing) | 구문 분석 의미 분석 감성 분석 |
| 컴퓨터 비전 (Computer Vision) | 장면 이해 객체 인식 |
| 프로그래밍 언어 (Programming Language) | 코드 분석 및 생성 |
| 관련 연구 | |
| 연구 동향 | 트리 구조 신경망 (Tree-structured Neural Networks) 그래프 신경망 (Graph Neural Networks) 어텐션 메커니즘 (Attention Mechanism) |
| 주요 연구자 | 리처드 소처 (Richard Socher) |
| 참고 자료 | |
| 관련 논문 | 여러 재귀 신경망 관련 논문 존재 |
| 관련 자료 | 온라인 튜토리얼 및 강의 존재 |
2. 구조
재귀 신경망은 트리 구조의 각 노드에서 재귀적으로 동일한 연산을 반복하여 계층적 구조를 처리한다.
2. 1. 기본 구조
가장 단순한 구조에서, 노드들은 가중치 행렬(전체 네트워크에서 공유됨)과 tanh영어 쌍곡선 함수와 같은 비선형성을 사용하여 부모 노드로 결합된다.[2][3] `c1`과 `c2`가 노드의 `n`차원 벡터 표현이라고 하면, 부모 노드 또한 다음과 같이 정의되는 `n`차원 벡터가 된다.
: `p1,2 = tanh(W[c1;c2])`
여기서 `W`는 학습된 `n × 2n` 가중치 행렬이다.
이 구조는 몇 가지 개선을 통해 자연 장면의 구문 분석, 자연어 문장의 구문 분석, 큐보이드 추상화 형태의 3D 형태 구조의 재귀적 자동 인코딩 및 생성 모델링에 성공적으로 사용되었다.
2. 2. 재귀 캐스케이드 상관 (RecCC)
RecCC는 화학 분야에 선구적인 응용을 하였고, 유향 비순환 그래프로 확장된, 트리 도메인을 처리하기 위한 구성적 신경망 접근 방식이다.[4][5][6]2. 3. 비지도 RNN
2004년에는 비지도 학습 기반의 RNN 프레임워크가 소개되었다.[7][8]2. 4. 텐서
재귀 신경 텐서 네트워크는 트리 내의 모든 노드에 대해 단일 텐서 기반 합성 함수를 사용한다.[9]3. 학습
재귀 신경망 학습에는 일반적으로 확률적 경사 하강법(SGD)이 사용된다.
3. 1. 구조를 통한 역전파 (BPTS)
일반적으로 확률적 경사 하강법(SGD)이 네트워크 훈련에 사용된다. 경사는 구조를 통한 역전파(BPTS)를 사용하여 계산되는데, 이는 순환 신경망에 사용되는 시간을 통한 역전파의 변형이다.4. 성질
보편 근사 능력은 문헌에서 트리 구조의 RNN에 대해 증명되었다.[10][11]
5. 관련 모델
순환 신경망은 선형적인 시퀀스 데이터를 처리하는 반면, 재귀 신경망은 계층적 구조를 처리한다. 순환 신경망은 시간의 선형적 진행에 따라 이전 시간 단계와 숨겨진 표현을 현재 시간 단계의 표현으로 결합한다.
5. 1. 트리 에코 상태 네트워크 (Tree Echo State Networks)
리저버 컴퓨팅 패러다임에서 트리 에코 상태 네트워크(Tree Echo State Network)는 재귀 신경망을 효율적으로 구현하는 방법이다.[12]5. 2. 그래프로의 확장
그래프에 대한 확장에는 그래프 신경망(GNN),[13] 그래프용 신경망(NN4G),[14] 그리고 최근의 그래프 컨볼루션 신경망이 포함된다.참조
[1]
서적
Proceedings of International Conference on Neural Networks (ICNN'96)
[2]
서적
The 28th International Conference on Machine Learning (ICML 2011)
[3]
간행물
GRASS: Generative Recursive Autoencoders for Shape Structures
https://www2.cs.sfu.[...]
[4]
간행물
Supervised neural networks for the classification of structures
1997-05-01
[5]
간행물
Application of Cascade Correlation Networks for Structures to Chemistry
[6]
간행물
Contextual processing of structured data by recursive cascade correlation
2004-11-01
[7]
간행물
Recursive self-organizing network models
[8]
간행물
A general framework for unsupervised processing of structured data
2004-03-01
[9]
서적
EMNLP 2013
[10]
서적
Learning with Recurrent Neural Networks
https://books.google[...]
Springer
2007-10-03
[11]
간행물
Universal Approximation Capability of Cascade Correlation for Structures
2005-05-01
[12]
간행물
Tree Echo State Networks
2013-02-04
[13]
간행물
The Graph Neural Network Model
https://repository.h[...]
2009-01-01
[14]
간행물
Neural Network for Graphs: A Contextual Constructive Approach
2009-03-01
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