[딥러닝] 퍼셉트론 (perceptron) - 단층 퍼셉트론

퍼셉트론(perceptron)은 인공신경망의 한 종류로,

가장 간단한 형태의 피드포워드(Feedforward) 네트워크 - 선형분류기 로도 볼 수 있다.

퍼셉트론이 동작하는 방식은 다음과 같다. 

 

각 노드의 가중치와 입력치를 곱한 것을 모두 합한 값이 활성함수에 의해 판단되는데, 

그 값이 임계치(보통 0)보다 크면 뉴런이 활성화되고 결과값으로 1을 출력한다. 

뉴런이 활성화되지 않으면 결과값으로 -1을 출력한다.

 

 단층 퍼셉트론은 XOR 연산이 불가능하지만, 다층 퍼셉트론으로는 XOR 연산이 가능하다.

 

 

 

신경망을 이루는 가장 중요한 기본 단위

입력 값과 활성화 함수를 사용해 출력 값을 다음으로 넘기는 가장 작은 신경망 단위

 

 

y = wx + b (w는 가중치, b는 바이어스)

 

기울기 a → 가중치 w (weight)

y절편 b  →  b(bias)

가중합 = 입력값x 와 가중치w 의 곱을 모두 더한 뒤 + 바이어스b 한 값

가중합의 결과를 놓고 1 또는 0을 출력해서 다음으로 보낼 때, 활성화 함수( 시그모이드 함수와 같은)가 0과 1을 판단

 

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퍼셉트론의 한계

XOR게이트 -  둘 중 하나만 1일 때 1 출력 (<>AND게이트,<>OR게이트)

게이트(gate) = 0과 1을 입력해 하나의 값을 출력하는 회로

퍼셉트론의 한계 = XOR 문제

 

단층 퍼셉트론은 XOR 연산이 불가능하지만, 다층 퍼셉트론으로는 XOR 연산이 가능하다.