예측 부호화 신경망

예측 부호화 신경망(Predictive Coding Networks, PCNs)은 뇌가 감각 입력을 예측하고, 예측과 실제 입력의 차이(오차)를 통해 내부 표현을 조정함으로써 정보를 처리하는 매커니즘을 모방한 계층적 인공 신경망 구조이다.

개념 및 배경

예측 부호화(predictive coding)는 뇌가 환경에 대한 내부 모델을 통해 감각 정보를 능동적으로 예측하고, 그 예측과 실제 입력의 오차를 줄이는 방향으로 작동한다는 이론이다. 이 개념은 자유 에너지 원리(free energy principle)와 밀접하게 연관된다. 또한, 예측 오차를 최소화하는 과정을 에너지 함수의 최소화로 해석할 수 있어, 에너지 기반 모델(Energy-Based Model)과도 이론적으로 유사한 구조를 가진다.

구조 및 동작 원리

PCN은 전통적인 피드포워드 신경망과 달리 다음과 같은 구조를 갖는다:

• 각 계층에는 예측을 수행하는 상태 노드(state node)와 오차를 계산하는 오차 노드(error node)가 존재한다.
• 상향 경로는 오차 정보를 전달하고, 하향 경로는 상위 계층의 예측을 전달한다.
• 입력에 대해 반복적인 보정 과정을 통해 내부 상태가 수렴하며, 이를 기반으로 학습이 이루어진다.
• 이러한 반복적 추론 구조는 생물학적 구현 가능성이 높다는 평가를 받는다.

주요 구현 및 응용

• Deep Predictive Coding Network
  • CNN 구조에 기반하여 지역 반복(local recurrent) 처리와 예측 오차 전파를 포함하는 모델이다. 객체 인식 등 시각 과제에서 응용되었다.

• Active Predictive Coding Networks (APCNs)
  • 참조 프레임과 부분-전체 구조를 학습할 수 있는 모델로, 강화학습과 하이퍼네트워크를 사용한다.

• Inference Learning for PCNs
  • 예측 부호화 기반 학습을 이론적으로 정형화한 연구로, 반복 추론 과정을 통해 파라미터 업데이트를 수행한다.

• Video Prediction using PCNs
  • 비디오 프레임 예측을 위한 PredNet 모델은 예측 부호화 원리를 활용해 다음 프레임을 생성한다.

장점과 한계

장점

• 생물학적으로 타당한 구조를 기반으로 함
• 국소적인 오차 기반 학습 규칙 적용 가능
• 반복 추론을 통한 표현 정밀도 향상

한계

• 반복 수렴이 항상 안정적으로 이루어지지 않을 수 있음
• 깊은 네트워크로의 확장성에서 기존 딥러닝보다 성능이 낮을 수 있음
• 복잡한 연결 구조(예: 스킵 연결 등)와의 호환성이 낮음

응용 분야 및 전망

예측 부호화 기반 구조는 적은 데이터 환경에서도 학습이 가능하며, 인지 모사 시스템, 뉴로모픽 하드웨어, 적응형 에이전트 등의 분야에서 활용 가능성이 있다.

최근에는 PCN을 기존 역전파 기반 신경망과 비교하고, 생물학적으로 해석 가능한 딥러닝 구현 방식으로 연구하는 흐름이 증가하고 있다.

같이 보기

• Predictive coding
• Free energy principle
• Active inference
• Bayesian brain hypothesis