다층 퍼셉트론(MLP)

MLP(다층 퍼셉트론) 이란?

• 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 한 종류

• MLP는 기본적으로 여러 개의 인공 뉴런(또는 퍼셉트론)이
  서로 연결된 다층 구조를 가지며, 비선형 문제를 모델링하고
  다양한 복잡한 작업을 수행하는데 사용된다

MLP의 구조

1. 다층 구조(Multi-Layer)

MLP는 입력 레이어(input layer),
은닉 레이어(hidden layers),
출력 레이어(output layer)로 구성

2. 인공 뉴련(Perceptron 또는 Neuron)

MLP의 각레이어는 여러 개의 인공 뉴런으로 구성
각 인공 뉴런은 입력을 받아 가중치(weight)와 결합하고,
활성화 함수(activation function)을 통해 출력을 생성

3. 가중치(Weights)와 편향(Biases)

각 연결은 가중치로 연결되며, 가중치는 입력의 중요성을 조절

뉴런마다 편향(bias)이 추가될 수 있으며,
편향은 뉴런의 활성화를 조절 한다

4. 활성화 함수(Activation Fucntion)

활성화 함수는 인공 뉴런의 출력을 결정하는 함수

주로 사용되는 활성화 함수로는 ReLU(Rectified Linear Unit),
시그모이드(Sigmoid), 하이퍼볼릭 탄젠트(Tanh)등이 있다

5. 학습 알고리즘(Training Algorithm)

학습 데이터를 사용하여 가중치를 조정하여 모델을 학습한다

역전파(backpropagation) 알고리즘이 주로 사용되며,
경사 하강법(gradient descent)를 기반으로 학습한다

단일 퍼셉트론 VS 다층 퍼셉트론