탄(쌍곡선 탄젠트)

쌍곡선 탄젠트는 흔히 탄이라고 줄여서 부르는데, 신경망에서 일반적으로 사용되는 활성화 함수의 일종입니다. 수학적으로는 시그모이드 함수와 유사하지만 출력 범위가 다르므로 다양한 유형의 머신 러닝 작업에 적합합니다. 탄 활성화 함수는 신경망이 데이터의 복잡한 패턴을 학습할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다.

탄에 대한 이해

탄 함수는 수학적으로 -1에서 1 사이의 값을 출력하도록 정의된 S자형 곡선입니다. 이는 0에서 1 사이의 값을 출력하는 시그모이드 함수와 대조됩니다. 탄 함수의 영 중심 특성, 즉 출력이 0을 중심으로 대칭을 이룬다는 점이 주요 특징입니다. 이 특성은 특정 신경망 아키텍처에서 데이터의 중심을 잡는 데 도움이 되어 후속 계층의 학습을 더 효율적으로 만들 수 있기 때문에 유용할 수 있습니다.

신경망의 맥락에서 탄과 같은 활성화 함수는 뉴런의 입력 가중치 합계에 적용됩니다. 이를 통해 네트워크에 비선형성을 도입하여 선형 모델로는 불가능한 데이터의 복잡한 관계를 모델링할 수 있습니다. 비선형 활성화 함수가 없으면 심층 신경망은 본질적으로 단층 퍼셉트론처럼 작동하여 학습 기능이 제한됩니다. 용어집에서 ReLU(정류 선형 단위) 및 누수 ReLU와 같은 다른 일반적인 활성화 함수를 살펴보고 그 차이점과 사용 사례를 이해할 수 있습니다.

AI/ML의 관련성 및 응용 분야

탄은 뉴런의 출력이 양수 및 음수여야 하는 상황에서 특히 유용합니다. 몇 가지 주요 응용 분야는 다음과 같습니다:

• 순환 신경망(RNN): Tanh는 RNN, 특히 장단기 메모리 네트워크(LSTM) 와 게이트 순환 유닛(GRU)에서 자주 사용됩니다. 텍스트나 시계열과 같은 순차적 데이터를 처리하도록 설계된 이러한 아키텍처에서 Tanh는 네트워크를 통해 정보의 흐름을 조절하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 텍스트 생성이나 기계 번역과 같은 NLP 작업에서 Tanh는 RNN의 숨겨진 레이어에서 찾을 수 있습니다.
• 생성 모델: 원하는 출력이 양수와 음수 값에 걸쳐 있을 수 있는 일부 유형의 생성 모델에서는 출력 레이어 또는 생성 네트워크 자체 내에서 Tanh가 적합한 선택이 될 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 또는 오디오 생성에 사용되는 특정 유형의 확산 모델에서는 네트워크 블록 내에서 Tanh를 사용할 수 있습니다.

ReLU와 그 변형은 딥 네트워크 훈련의 단순성과 효율성으로 인해 많은 딥 러닝 애플리케이션에서 인기를 얻고 있지만, 특히 영점 중심의 출력이 유리한 경우에는 여전히 가치 있는 옵션입니다. 다양한 활성화 함수의 속성을 이해하는 것은 다양한 AI 및 ML 작업을 위한 효과적인 신경망 아키텍처를 설계하는 데 매우 중요합니다.