퍼셉트론(perceptron)

다변량 함수 알고리즘

• 입력값(x)을 통해 출력값(y)을 구하는 다변량 회귀식은 아래와 같이 표현할 수 있음.

• 출력값(y)을 알려면, a1, a2, b 값을 알아야함. 

 

• 입력된 x1, x2는 각각 가중치 a1, a2와 곱해지고, b가 더해진 후 로지스틱 회귀함수인 시그모이드 함수를 거쳐 1 또는 0값이 출력됨.... 퍼셉트론(perceptron) 개념

 

퍼셉트론 (perceptron)

• 1957년 프랑크 로젠블라트에 의해 고안됨.
• 이후 인공 신경망, 오차 역전파 등의 연구개발을 거쳐 딥러닝으로 발전됨.

 

• 인간 뇌의 뉴런의 신호 전달과 메커니즘이 유사.
• 뉴런과 뉴런 사이의 시냅스 연결부위가 자극(입력값) 받으면, 시냅스에서 화학물질이 나와 전위 변화를 일으킴.
• 전위가 임계치를 넘으면 다음 뉴런으로 신호를 전달(출력값 1)하고, 임계치 아래 자극이면 아무것도 하지 않음(출력값 0).... 로지스틱 회귀

 

• 즉, 로지스틱 회귀가 퍼셉트론의 기본 개념
• 퍼셉트론은 입력값과 활성화 함수를 사용하여 출력값을 다음 퍼셉트론으로 넘기는 단위 신경망임.

 

딥러닝 용어정리

가중치(weight): 기울기 a1, a2를 퍼셉트론에서는 가중치(weight)라고 하고 w1, w2으로 표기

바이어스(bias): 절편 b는 퍼셉트론에서 편향(bias)라고 함. 

가중합(weighted sum): 입력값(x)와 가중치(w)를 곱한 후 모두 더한 다음 바이어스(b)를 더한 값

활성화 함수: 0,1을 판단하는 함수. 예) 시그모이스 함수