지식 기반 신경 네트워크

지식 기반 신경 네트워크

지식 기반 신경 네트워크는 지식 베이스를 활용하여 문제를 해결하는 데 사용되는 인공지능 기술입니다. 이러한 접근 방식은 기존의 머신 러닝 기술과 결합되어 지식 기반 시스템과 신경 네트워크의 강점을 효과적으로 이용하는데 목적이 있습니다.
 
지식 베이스(Knowledge Base)
지식 기반 신경 네트워크는 먼저 지식 베이스를 구축합니다. 이는 인간 전문가들이나 도메인 전문가들로부터 얻은 지식을 체계적으로 정리하고 저장한 데이터베이스입니다. 지식 베이스에는 일반적으로 규칙, 사실, 규칙의 조건과 결과 등이 포함됩니다.
 
신경 네트워크(Neural Network)
신경 네트워크는 인공지능의 핵심 기술로서, 뉴런들의 연결과 가중치를 모방한 모델입니다. 이 네트워크는 입력 데이터를 학습하고 처리하여 출력을 생성하는 방식으로 동작합니다. 딥 러닝은 신경 네트워크의 한 종류로, 여러 층의 뉴런으로 구성되어 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다.
 
2023.07.11 - [인공지능] - 신경망이란

신경망이란

 
결합된 접근 방식
지식 기반 신경 네트워크는 지식 베이스를 신경 네트워크에 통합하여 지식을 이용하여 문제를 해결합니다. 이는 먼저 지식 베이스에서 지식을 추출하고, 이를 신경 네트워크에 학습시킴으로써 지식 기반의 강력한 추론과 판단 능력을 활용할 수 있습니다.  이러한 방식은 기존의 데이터만을 이용하는 머신 러닝 방식보다 높은 성능을 보이는 경우가 있습니다.
 
지식 기반 신경 네트워크는 의료진단, 자연어 처리, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 사용되며, 특히 특정 도메인의 전문 지식이 중요한 경우에 효과적입니다. 그러나 지식 베이스를 구축하고 유지하는 데에는 인간 전문가들의 노려과 시간이 필요하며, 노은 초기 비용이 요구될 수 있습니다. 하지만 이후에는 데이터를 추가루 소집하지 않아도 지식 베이스를 활용하여 문제를 해결할 수 있다는 장점이 있습니다.
 

신경네트워크의 논리적 표현

신경 네트워크는 뉴런들의 연결과 가중치를 모방한 모델이기 때문에 논리적인 표현은 주로 그래프로 나타내는 것이 일반적입니다. 그래프는 뉴런들을 노드로, 뉴런들 간의 연결은 에지(Edge)로 표현합니다. 뉴런들 간의 연결은 가중치로 표현되며, 이 가중치는 신경 네트워크가 학습을 통해 조정되는 매개 변수입니다.
 
가장 간단한 형태의 신경 네트워크인 퍼셉트론(Perceptron)을 예로 들어보겠습니다. 퍼셉트론은 하나의 뉴런과 입력 데이터, 그리고 출력을 갖는 가장 단순한 형태의 신경 네트워크입니다.
 
퍼셉트론의 논리적 표현
 
입력( x1 ) --(w1) --> 뉴런 --(b)--> 출력(y)
                --(w2)-->
                --(w3)-->
여기서,
입력(x1)은 입력데이터를 나타냅니다.
(w1), (w2), (w3)은 각 입력과 뉴런의 연결에 해당하는 가중치를 나타냅니다.
뉴런은 입력 데이터와 가중치를 가중합하여 활성화 함수(activation function)를 통과시킨 결과를 계산합니다.
b는 편향(bias)을 나타내며, 뉴런의 압력에 항상 추가적으로 더해집니다.
출력(y)은 뉴런의 출력 값을 나타냅니다.
 
논리적 표현은 이렇게 단순한 퍼셉트론에서도 간단하지만, 딥 러닝의 복잡한 신경 네트워크의 경우에는 노드와 에지가 수백 개 이상인 대규모 그래프로 표현될 수 있습니다. 따라서 더 복잡한 신경 네트워크의 경우에는 그래프의 규모가 훨씬 커지며, 이를 시작적으로 표현하기 어려울 수 있습니다. 따라서 실제로는 주로 수학적인 방정식과 매개 변수의 형태로 표현되고, 그래프는 시각적 이해를 돕는 보조적인 역할을 수행합니다.