퍼셉트론
신경망 이전에는 명시적 프로그래밍. if() then {} 룰이 명확하면 잘 되지만 많은 exception이 있어 불가능. 자율 주행 자동차는 직접 사람이 일일이 기계에 입력을 하고 가르치지 않아도 기계가 스스로 사람처럼 일할 수 있도록 해줘야함.
데이터가 들어오면 학습할 수 있는 웨이트를 줘서 퍼셉트론으로 넘기면 곱해서 비선형함수를 통해 아웃풋으로 간다. 이게 퍼셉트론 하나가 하는 일
퍼셉트론의 기본 구조. 입력값(x) 가중치(w) bias 출력값(y) 를 다 곱하면 y.
활성화 함수? 노이즈 제거와 분류 더 잘하기. 가장 좋은 가중치 학습을 위해.
퍼셉트론 선형 분류기
논리 회로의 역할을 수행하는 퍼셉트론
(1) 사람의 신경망 : 뉴런 -> 신경망 -> 지능
(2) 딥러닝 : 퍼셉트론 -> 인공신경망 -> 인공지능
논리 회로의 정의 : 1. AND gate
-
OR gate
-
NAND gate
AND gate를 뒤집은 것
- NOR gate
이것들로 단층 퍼셉트론. 인풋이 있ㄲ으면 아웃풋이 있고 y사 나옴
output레이어는 모델의 최종 연산 결과를 내보내는 신경망 출구의 layer.
선형분류기로서 데이터 분류가 가능하며 0,1 데이터를 계산하던 퍼센트론 논리를 확장 가능.
비선형적인 문제
대부분의 문제는 비선형적인 형태를 가지고 있음.
단층퍼셉트론으로는 해결 불가능한 xor gate. 일직선으로 가는 것이 아니라 커브가 있는 비선형을 그려야 함.
정확히 하나만 참일 때 참인 게이트.
다층 퍼셉트론
단층 퍼셉트론은 입력층과 출력층만 존재. 단층 퍼셉트론을 여러 층으로 쌓아보는 것.
히든레이어
입력층과 출력층 사이의 모든 것. 히든층이 3층 이상일 때 깊은 신경망이라는 의미의 딥러닝 단어 사용.
