XOR 문제를 해결하기 위한 딥러닝(딥넷트웍)

일반적인 선형 함수이자 단일 퍼셉트론 구조에서는 XOR문제를 해결할 수 없다. 

즉 , 정확도가 매우 떨어진다. 그리하여 비선형 구조이자 다중 퍼셉트론 구조를 사용하는 것이다.

 

다중 퍼셉트론 구조는 전에 소개한 3층 신경망과 같은 구조이다. 

3층 신경망은 입력층, 은닉층, 출력층이 있고 각각 마다 가중치를 가진다.

그런데 딥러닝에서는 이 과정을 여러과정을 거쳐서 처리한다. 즉 입력값을 

받아서 이것들을 여러 과정을 통해 처리한다. 

 

그리고 딥러닝에서는 Back Propagation을 사용한다. Back Propagation은 전에 사용한 가중치를 

기억하기 위한 기술인데, Tensorflow에서는 TensorBoard를 통해서 이 기술을 지원한다. Back Propagation을 통해서

3층 신경망에서의 복잡한 신경망에서의 가중치를 기억하고 최적화할 수 있게 되었고 풀 수 없을 거라던 

XOR문제를 해결하기에 이르렀다. 

 

현재 우리가 프로그래밍 언어를 통해서 쉽게 문제에 접근하지만, 

그 전에는 수 많은 인공지능 연구진들의 노고가 담겨 있다는 것을 기억하게 되는 계기가 되었다.