다층퍼셉트론

퍼셉트론(Perceptron) : 딥러닝의 기원

본 글은 「밑바닥부터 시작하는 딥러닝」 책을 공부하고 정리한 내용입니다. 퍼셉트론이란? 퍼셉트론은 미국의 신경생물학자인 프랑크 로젠블라트가 1957년에 고안했습니다. 퍼셉트론은 초기 형태의 인공 신경망으로, 다수의 입력으로부터 하나의 출력을 내보내는 알고리즘 입니다. 퍼셉트론 알고리즘의 구조는 크게 입력, 가중치, 출력으로 나뉘어져 있습니다. 다음 사진은 n개의 입력을 받은 퍼셉트론의 예 입니다. x는 입력 신호, w는 가중치, y는 출력 신호입니다. 그림에 나와있는 원은 뉴런 혹은 노드라고 부릅니다. 입력 신호가 뉴런에 보내질 땐 각각의 가중치 w가 곱해집니다. 각 입력 신호와 그에 해당되는 가중치의 곱의 전체 합이 임계값(Threshold, θ)을 넘으면 1을 출력하고 그렇지 않으면 0을 출력합니다...