[java] Apache Commons Math를 사용하여 신경망 모델링

22 Dec 2023

java

Apache Commons Math는 자바 라이브러리로, 다양한 수학적 기능을 제공합니다. 신경망 모델링을 위해 Apache Commons Math를 사용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. Apache Commons Math의 사용

먼저 Apache Commons Math를 프로젝트에 추가해야 합니다. Maven을 사용하는 경우, pom.xml 파일에 다음 의존성을 추가합니다.

<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-math3</artifactId>
    <version>3.6.1</version>
</dependency>

2. 신경망 모델링

Apache Commons Math를 사용하여 간단한 신경망 모델을 만들어보겠습니다. 예를 들어, 3개의 입력과 2개의 출력을 가지는 다층 퍼셉트론을 만들어보겠습니다.

import org.apache.commons.math3.linear.*;

public class NeuralNetworkModel {
    private RealMatrix weightsInputHidden;
    private RealMatrix weightsHiddenOutput;

    public NeuralNetworkModel() {
        weightsInputHidden = MatrixUtils.createRealMatrix(new double[][] {{0.1, 0.4, 0.7}, {0.2, 0.5, 0.8}});
        weightsHiddenOutput = MatrixUtils.createRealMatrix(new double[][] {{0.3, 0.6}, {0.4, 0.7}, {0.5, 0.8}});
    }

    public RealVector predict(RealVector input) {
        // 입력층 - 은닉층
        RealVector hiddenInput = weightsInputHidden.operate(input);
        RealVector hiddenOutput = hiddenInput.map(x -> 1 / (1 + Math.exp(-x)));

        // 은닉층 - 출력층
        RealVector output = weightsHiddenOutput.operate(hiddenOutput);
        return output;
    }
}

위의 코드에서는 Apache Commons Math의 RealMatrix와 RealVector를 사용하여 다층 퍼셉트론을 구성하고 입력에 대한 예측을 수행하는 간단한 신경망 모델을 만들었습니다.

3. 마무리

Apache Commons Math를 사용하여 신경망 모델링을 살펴보았습니다. 이외에도 Apache Commons Math는 선형대수, 통계, 최적화 등 다양한 수학적 기능을 제공하므로, 다양한 수학적 연산을 자바 프로젝트에서 쉽게 수행할 수 있습니다.

참고문헌: