[밑시딥] 2장 퍼셉트론

Updated: October 13, 2023

DeepLearningFromScratch CHAPTER2 Perceptron

퍼셉트론

퍼셉트론은 신경망(딥러닝)의 기원이 되는 알고리즘이다.
퍼셉트론은 입력 신호, 출력 신호, 가중치, 편향으로 이루어져있다.

가중치weight
입력 신호가 결과에 주는 영향력(중요도)를 조절하는 매개변수.
편향bias
뉴런이 얼마나 쉽게 활성화(책 현재 내용상 결과로 1을 출력하는 것)하느냐를 조절하는 매개변수.
*뉴런: 원과 화살표로 이루어진 퍼셉트론 그림에서 원 부분

이후에 나올 신경망에서 위와 같은 매개변수들의 적절한 값을 찾아나가는 것이 바로 학습

단층 퍼셉트론single-layer perceptron은 직선 하나로 나눈 영역만, 즉 선형 영역만 표현할 수 있다는 한계가 있다.

퍼셉트론 여러 개를 ‘층을 쌓아’ 만든 다층 퍼셉트론 multi-layer perceptron 으로 이 한계를 극복할 수 있다.
다층 퍼셉트론은 곡선의 영역과 같은 비선형 영역을 표현할 수 있다.

다층 퍼셉트론은 굉장히 복잡한 표현을 할 수 있다.