문제
SOM은 비지도 신경망으로 고차원의 데이터를 이해하기 쉬운 저차원의 뉴런으로 정렬하여 지도 형태로 형상화하는 방법이다. 다음 중 SOM 방법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
① SOM은 입력 변수의 위치 관계를 그대로 보존한다는 특징이 있다. 이러한 특징으로 인해 입력 변수의 정보와 그들의 관계가 지도상에 그대로 나타난다. ② SOM을 이용한 군집 분석은 인공신경망의 역전파 알고리즘을 사용함으로써 수행 속도가 빠르고 군집의 성능이 매우 우수하다. ③ SOM 알고리즘은 고차원의 데이터를 저차원의 지도 형태로 형상화하기 때문에 시각적으로 이해하기 쉬울 뿐 아니라 변수의 위치 관계를 그대로 보존하기 때문에 실제 데이터가 유사하면 지도상 가깝게 표현된다. ④ SOM은 경쟁 학습으로 각각의 뉴런이 입력 벡터와 얼마나 가까운가를 계산하여 연결 강도를 반복적으로 재조정하여 학습한다. 이 과정을 거치면서 입력 패턴과 가장 유사한 경쟁층 뉴런이 승자가 된다.
정답
2번
해설
정답: 2. SOM은 역전파(backpropagation)가 아니라 경쟁 학습(competitive learning)을 사용한다. 따라서 '역전파 알고리즘을 사용한다'는 설명은 옳지 않다.
오답 풀이
- 1번: SOM은 입력 공간의 위상(위치) 관계를 지도상에 보존하므로 옳다.
- 2번: SOM은 경쟁 학습 기반이며 역전파를 쓰지 않으므로 옳지 않다.
- 3번: 고차원을 저차원 지도로 형상화하고 위상 관계를 보존한다는 설명은 옳다.
- 4번: 입력 벡터와 가장 가까운 뉴런(승자)을 찾아 연결 강도를 갱신하는 경쟁 학습 설명은 옳다.
보충 개념 SOM(자기조직화지도)은 코호넨이 제안한 비지도 신경망으로, 승자독식(winner-take-all) 경쟁 학습을 통해 위상 보존 매핑을 만든다.