R로 신경망 그리기: 라인별 설명으로 이해하는 신경망 구조 그리기(feat. neuralnet)

ppt등으로 직접 신경망 그리기를 해보려니 너무 손이 많이 가고 시간이 많이 소요되지 않나요? 이 글에서는 신경망 그리기를 R을 이용해서 설명 드릴려고 해요. 단계별로 차근차근, 코드 라인별로 자세히 설명하니, 초보자 분들도 따라오실 수 있을 거예요. R을 이용해 신경망을 어떻게 그리는지, 그리고 그 과정에서 중요한 포인트들을 친절하게 알려드리겠습니다.

신경망 그리기란?

신경망 그리기는 우리가 머신러닝이나 딥러닝에서 흔히 접하는 네트워크 구조를 시각화하는 과정을 말합니다. 신경망은 입력 레이어, 히든 레이어, 그리고 출력 레이어로 구성되며, 각 레이어는 여러 노드(뉴런)로 이루어져 있죠. 이렇게 연결된 신경망을 시각화하면 데이터를 처리하는 과정을 더 쉽게 이해할 수 있습니다.

왜 R로 신경망 그리기를 하나요?

R은 데이터 분석과 시각화에 강력한 도구로, 특히 신경망과 같은 복잡한 모델을 쉽게 그릴 수 있는 여러 패키지를 제공합니다. 이 글에서는 neuralnet 패키지를 활용하여 신경망 그리기 방법을 소개할 텐데요, R의 간단한 코드만으로 멋진 신경망 구조를 시각화할 수 있습니다.

신경망 그리기 위한 R 코드

이제 R에서 신경망 그리기 코드 예제를 살펴보겠습니다. 이 코드를 따라 하면서 신경망의 구조가 어떻게 그려지는지 라인별로 상세히 설명드릴게요.

#필요한 패키지 설치 및 불러오기
if(!require("neuralnet")) install.packages("neuralnet")
library(neuralnet)

#간단한 신경망 데이터 생성
set.seed(123)
data <- data.frame(
input1 = runif(100, 0, 1),
input2 = runif(100, 0, 1),
output = sample(0:1, 100, replace = TRUE)
)

#신경망 모델 생성 (입력 2개, 히든 레이어 1개, 노드 3개)
nn <- neuralnet(output ~ input1 + input2, data = data, hidden = c(3))

#신경망 시각화
plot(nn)

갑자기 코드가 튀어나와서 당황하셨나요? R, RStudio 설치하기 – 윈도우 기준 포스트를 보시고 위 코드를 실행해 보세요.

코드 설명 (라인별로 상세히)

1. 패키지 설치 및 불러오기

if(!require("neuralnet")) install.packages("neuralnet")
library(neuralnet)

여기서는 R에서 신경망을 그리기 위한 neuralnet 패키지를 사용합니다. 먼저 require()로 패키지가 설치되었는지 확인하고, 설치되어 있지 않다면(!) install.packages()로 해당 패키지를 설치합니다. 그런 다음 library() 함수를 이용해 해당 패키지를 불러옵니다. 이 패키지를 통해 신경망 모델을 쉽게 구성하고 시각화할 수 있습니다.

2. 데이터 생성

set.seed(123)
data <- data.frame(
input1 = runif(100, 0, 1),
input2 = runif(100, 0, 1),
output = sample(0:1, 100, replace = TRUE)
)

set.seed(123): 여기서는 랜덤 값을 고정하기 위해 set.seed() 함수를 사용합니다. 이렇게 하면 항상 동일한 랜덤 값이 생성되어 코드 실행 결과가 일관됩니다. 이 말은 제가 실행한 결과나 여러분이 실행한 결과가 동일하게 나온다는 말입니다.

runif(100, 0, 1): 0에서 1 사이의 값을 랜덤하게 100개 생성합니다. 이는 input1, input2라는 입력값으로 사용할 것입니다.

sample(0:1, 100, replace = TRUE): 0과 1 사이의 값을 랜덤으로 100개 생성하고 이를 output으로 설정합니다. 출력값은 이진 분류 문제에서 흔히 사용하는 값입니다.

data.frame(): 위에서 생성한 데이터를 하나의 데이터프레임으로 묶어 신경망 모델에 사용할 데이터를 준비합니다. 컬럼이 input1, inpute2, output 3개로 이루어진 데이터 프레임이 생성됩니다.

3. 신경망 모델 생성

nn <- neuralnet(output ~ input1 + input2, data = data, hidden = c(3))

neuralnet() 함수는 신경망을 학습시키는 함수입니다. 이 함수는 포뮬러 형태로 입력값(input1, input2)과 출력값(output)을 설정합니다.

hidden = c(3)는 히든 레이어의 노드 수를 설정하는 옵션입니다. 여기서는 히든 레이어에 3개의 노드를 사용했습니다. 히든 레이어의 노드 수를 늘리면 신경망의 복잡도를 높일 수 있지만, 과적합의 위험도 있으니 적절하게 설정하는 것이 중요합니다.

4. 신경망 시각화

plot(nn)

plot() 함수는 생성된 신경망 모델을 시각화합니다. 이 함수는 입력 레이어, 히든 레이어, 출력 레이어 간의 연결 구조를 그림으로 보여줍니다. 이 시각화를 통해 데이터가 신경망을 통해 어떻게 흐르는지를 직관적으로 확인할 수 있습니다. 위 전체 코드 실행시 아래와 같은 신경망 모델을 확인할 수 있습니다.

신경망의 구성 요소

이제 신경망의 구성 요소를 좀 더 구체적으로 살펴볼까요?

입력 레이어(Input Layer): 데이터를 받아들이는 첫 번째 레이어로, 각 노드는 입력 데이터의 하나의 특성을 나타냅니다.

히든 레이어(Hidden Layer): 입력 레이어와 출력 레이어 사이에 위치한 중간 레이어로, 데이터를 처리하고 학습을 통해 패턴을 인식하는 역할을 합니다. 히든 레이어의 노드 수는 모델의 성능과 직접적으로 관련이 있습니다.

출력 레이어(Output Layer): 최종 예측 결과를 출력하는 레이어로, 주어진 문제에 따라 다양한 형태로 출력될 수 있습니다. 이진 분류 문제에서는 0 또는 1로 예측 결과가 나옵니다.

신경망 그리기: 더 나은 시각화를 위해

neuralnet 패키지를 사용하면 기본적인 신경망 구조를 시각화할 수 있지만, 더 복잡한 구조나 세밀한 커스터마이징이 필요하다면 DiagrammeR 같은 패키지를 함께 사용할 수 있습니다. 이 패키지는 노드와 레이어 간의 연결을 더욱 직관적으로 표현할 수 있습니다.

정리하기

이제 R에서 신경망 그리기가 어떻게 이루어지는지 자세히 이해하셨을 거예요. 신경망의 각 구성 요소를 어떻게 설정하고, 그것을 시각화하는 방법까지 알게 되셨죠. 위 코드를 참고하여 다양한 입력값과 히든 레이어를 설정해 자신만의 신경망 구조를 그려보세요!

# 시각화 결과물 설명

1. 노드 (Nodes):

Input Layer: input1과 input2로 표시된 두 개의 입력 노드가 있습니다. 각 노드는 신경망의 입력 데이터인 input1과 input2를 받습니다.

Hidden Layer: 가운데에 3개의 히든 노드가 있습니다. 이 노드들은 입력 레이어로부터 전달된 값을 기반으로 가중치를 적용하여 계산된 결과를 출력 레이어에 전달합니다.

Output Layer: 최종적으로 신경망의 예측값을 나타내는 output 노드가 있습니다.

2. 연결선 (Connections):

각 입력 노드(input1과 input2)는 히든 레이어의 각 노드와 연결되어 있습니다.

각 히든 레이어 노드도 출력 노드와 연결되어 있으며, 각 선은 해당 노드들 간의 연결을 나타냅니다.

연결선에는 가중치 값이 표시되어 있습니다. 가중치(weight)는 신경망 학습 과정에서 조정되는 값으로, 특정 입력이 출력에 얼마나 영향을 미치는지 나타냅니다.

3. 가중치 (Weights):

그림에서 각 연결선에 있는 숫자는 해당 연결의 가중치를 의미합니다.

예를 들어, input1에서 첫 번째 히든 노드로 향하는 연결선의 가중치는 14.16047로 나타나 있습니다. 이는 input1에서 입력된 값에 이 가중치가 곱해져 첫 번째 히든 노드로 전달된다는 의미입니다.

또한, 히든 노드에서 출력 노드로 향하는 가중치도 중요합니다. 예를 들어, 히든 레이어에서 출력 노드로 향하는 가중치 중 하나는 35.66218로 나타나 있습니다.

4. 바이어스 (Bias):

신경망 시각화에서 1로 표시된 노드들은 바이어스 노드입니다. 각 레이어에 바이어스를 더해줌으로써 신경망이 더 유연하게 데이터를 학습할 수 있습니다. 바이어스 노드는 입력값이 항상 1이며, 학습 과정에서 조정된 가중치에 의해 처리됩니다.

바이어스 노드에서 각 히든 및 출력 노드로 연결된 선에 파란색으로 표시된 가중치 값이 보입니다. 예를 들어, 첫 번째 바이어스 노드에서 첫 번째 히든 노드로 향하는 가중치는 -29.11053입니다.

5. 오차 (Error) 및 학습 단계 (Steps):

하단에 Error: 9.78749, Steps: 8101로 표시되어 있습니다.

Error는 신경망이 학습 과정에서 최적화를 시도할 때 발생한 오차 값을 나타냅니다. 이 값이 작을수록 신경망이 더 잘 학습되었다는 것을 의미합니다.

Steps는 학습이 완료되기까지의 반복 학습 단계 수를 나타냅니다. 이번 학습 과정에서는 8101단계를 거쳤습니다.

6. 종합 해석:

입력 데이터(input1, input2)는 각 노드를 통과하면서 가중치에 따라 변형된 값이 히든 레이어에 전달되고, 그 결과가 다시 출력 노드로 전달되어 예측값(output)이 생성됩니다.

가중치가 클수록 해당 입력 값이 출력에 더 많은 영향을 미치며, 음의 가중치는 그 값이 반대 방향으로 영향을 끼친다는 것을 의미합니다.

바이어스 노드는 특정 레이어의 활성화 함수를 더 유연하게 만들고, 학습 성능을 개선하는 역할을 합니다.