[Kmook] 딥러닝 - Neural Network

Neural Network 는 perceptron 으로 구성되어 있고,
percepton 은 linear regression, rogistic regression 과 연관이 있다.

Logistic Regression 모델은 Perceptron이라고 하는 가장 Neural Network의기초 단위와 같다.

뇌의 최소단위 : 뉴런
뉴런에는 수상돌기, 축삭돌기 이런 것들이 있고 어떤 신호를
수상돌기로 신호를 받아서 축삭돌기를 통해서 신호가 전달된다.
뉴런은 신호중에 역치값 이상이 되는 그런 자극에 대해서 신호들을 전달한다.
-> 딥러닝에서 Perceptron 이 뉴런의 역할을 한다.
Perceptron은 어떤 입력 시그널들이 들어왔을 때 값들이 곱해지고 더해져서 최종적으로 어떤 역치값 이상이 되면 역치값 이상으로 발현된 해당 결과를 출력한다. (이때 사용되는 대표적 함수가 sigmoid 함수이다.)

Logistic Regression = Perceptron
사실은 같은 내용인데, 용어를 사용하는 영역이 다르다.

• Logistic Regression이라는 것은 통계적인 모형들, 통계적인
  연구들에서 많이 사용되는 표현
• Perceptron은 컴퓨터 과학 특히 인공지능 분야에서 인공신경망의 최소 단위를 부를때 사용되는 표현