[밑바닥부터시작하는딥러닝] CHAPTER2.1 퍼셉트론이란?

😍 출처

• 사이토 고키, 밑바닥부터 시작하는 딥러닝, 한빛미디어
• 07-01 퍼셉트론(Perceptron) - 딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문 (wikidocs.net)

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🤗 퍼셉트론(perceptron)이란?

퍼셉트론은 프랑스 로젠블라트(Frank Roseblatt)가 1957년에 고안한 알고리즘으로, 신경망(딥러닝)의 기원이 되는 알고리즘이다.

• 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력
• 신호 : 전류가 흐르듯 흐름이 있는 것
• 퍼셉트론 신호는 1/0 의 두 가지 값을 가짐
• 1 : 신호가 흐른다
• 0 : 신호가 흐르지 않는다

🤭 퍼셉트론의 구조와 동작원리

위 그림은 입력으로 2개의 신호를 받은 퍼셉트론 이다.

• x1과 x2 : 입력신호
• y : 출력신호
• w1과 w2 : 가중치(weight)
• 그림의 원 : 뉴런(노드)

입력신호를 받아, 가중치를 곱하여, 출력하는 형태로 이루어져있다.

뉴런에서 보내온 신호의 총합이 임계값(정해진 한계, θ)를 넘어설 때에만 뉴런이 활성화 되고, 1 을 출력한다.

• 퍼셉트론은 복수의 입력 신호 각각에 고유한 가중치를 부여
• 가중치는 각 신호가 결과에 주는 영향력을 조절
• 가중치가 크다 = 신호가 중요하다

🙄 퍼셉트론의 종류

퍼셉트론은 단층 퍼셉트론과 다층 퍼셉트론으로 나누어진다.

1) 단층 퍼셉트론(Single-Layer Perceptron)

단층 퍼셉트론은 값을 보내는 단계와 값을 받아서 출력하는 단계 로 나뉘어진다.

• 각 단계를 층(layer)이라고 함
• 입력 값을 받는 층을 입력층(input layer)
• 출력 값을 도출하는 층을 출력층(output layer)
• 단층 퍼셉트론은 AND 게이트, NAND 게이트, OR 게이트를 구현(XOR 게이트는 불가능)
• 단층 퍼셉트론은 직선 하나로 두 영역을 나눌 수 있는 문제에 대해서만 구현이 가능

2) 다층 퍼셉트론(MulyiLayer Perceptron, MLP)

위 그림은 XOR 게이트를 구현한 다층 퍼셉트론이다. 다층 퍼셉트론은 은닉층이 추가되어 있는 형태를 가진다.

• 다층 퍼셉트론은 은닉층이 1개 이상인 퍼셉트론
• 은닉층의 개수는 사용자가 설정하기 나름