밑바닥부터 시작하는 딥러닝 Chapter2 - Perceptron(퍼셉트론)

 

 

 

 

퍼셉트론

 - 신경망(딥러닝)의 기원이 되는 알고리즘

 - 여러 인풋을 받고 하나의 아웃풋 출력

 

 

원 : 뉴런 또는 노드라고 부른다.

weight(가중치) : w1, w2. 각 인풋의 중요도에따라 크거나 작다.

1은 '뉴런이 활성화한다' 라는 의미

 

bias(편향) : 뉴런이 얼마나 쉽게 활성화 되는지를 조정.

                    b 가 -0.1 이면 w1x1+w2x2 가 0.1초과이기만 하면 되고

                    b 가 -20 이면 w1x1+w2x2 가 20 초과여야 뉴런이 활성화 된다.

 

 

(단층)퍼셉트론은 AND, NAND, OR 등과 같은 선형은 구현 가능하지만

XOR 같은 비선형은 구현할 수 없다.

 

OR

 

XOR

 

XOR을 구현하려면 곡선을 이용해야 한다.

이를 위해서는 MLP(Multi-Layer Perceptron) 로 구현해야 한다.

3개의 층이 사용되었고 노드가 5개가 필요하다.