결정론적 신경망
결정론적 신경망은 주어진 입력에 대해 항상 동일한 출력을 반환하는 네트워크입니다. 이러한 네트워크의 행동은 완전히 예측 가능합니다. 예를 들어, 어떤 이미지를 분류하는 결정론적 신경망에 동일한 이미지를 여러 번 입력하면, 매번 같은 분류 결과를 얻습니다. 이는 네트워크의 모든 연산이 고정된 수학적 함수에 의해 이루어지기 때문입니다.
결정론적 신경망의 예로는 대부분의 전통적인 심층 학습 모델이 있습니다. 예를 들어, 특정 이미지에서 고양이를 식별하는 컨볼루션 신경망(CNN)이 이에 해당합니다.
확률론적(스토캐스틱) 신경망
반면에 확률론적 신경망은 주어진 입력에 대해 매번 다를 수 있는 출력을 생성합니다. 이러한 네트워크는 내부적으로 무작위성을 포함하고 있으며, 이 무작위성은 예측을 생성할 때마다 다른 결과를 초래할 수 있습니다. 예를 들어, 확률론적 신경망이 이미지를 분류할 때, 동일한 이미지를 여러 번 입력해도 분류 결과가 매번 다를 수 있습니다.
확률론적 신경망은 종종 불확실성을 모델링하거나 생성적 작업을 수행할 때 사용됩니다. 예를 들어, 생성적 적대 신경망(GANs)이나 변이형 오토인코더(VAEs) 같은 모델이 이 범주에 속합니다. 이러한 모델은 입력 데이터의 분포를 학습하고, 새로운 데이터 샘플을 생성할 수 있습니다.
주요 차이
결정론적 신경망과 확률론적 신경망의 주요 차이점은 '무작위성의 유무'에 있습니다. 결정론적 신경망은 같은 입력에 대해 항상 같은 출력을 반환하는 반면, 확률론적 신경망은 같은 입력에 대해서도 무작위적 요소로 인해 다른 출력을 생성할 수 있습니다. 이 무작위성은 모델의 내부 메커니즘에 의해 도입되며, 예측 과정에 확률론적 요소를 추가합니다.
결정론적 모델은 예측의 정확성과 일관성이 중요한 경우에 주로 사용되며, 확률론적 모델은 불확실성을 모델링하거나 다양한 가능성을 탐색해야 하는 경우에 유용합니다.
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