퍼셉트론 (단순 퍼셉트론, 인공 뉴런)
- 퍼셉트론 : 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력
- 퍼셉트론의 신호값 : 0(신호가 흐르지 않음), 1(신호가 흐름)
- 입력 신호 * 가중치 > 임계값(정해진 한계) → 1 출력 = 뉴런이 활성화한다
- 입력 신호 * 가중치 ≤ 임계값(정해진 한계) → 0 출력
- 퍼셉트론 수식
- 임계값 θ = -b라고 했을 때 변경되는 퍼셉트론 수식 (b : 편향)
가중치
- 입력 신호 별로 고유한 가중치가 부여됨
- 가중치가 클수록 더 중요한 신호라는 뜻
논리 회로
- AND 게이트
- ex) (w1, w2, θ) = (0.5, 0.5, 0.7)
- NAND 게이트 (Not AND)
- ex) (w1, w2, θ) = (-0.5, -0.5, -0.7)
- OR 게이트
- ex) (w1, w2, θ) = (0.5, 0.5, 0.3)
- XOR 게이트
- (단순) 퍼셉트론으로는 표현할 수 없음
- 1과 0을 직선 하나로 나눌 수 없음
- 비선형으로 나눠야 함
다층 퍼셉트론
- XOR 게이트 구현
- s1 : x1, x2의 NAND 출력
- s2 : x1, x2의 OR 출력
- y : s1, s2의 AND 출력
NAND, OR → AND 다층 구조의 네트워크 구현
⇒ 2층 퍼셉트론
- 다층 퍼셉트론은 단층 퍼셉트론으로 표현하지 못하는 것을 층을 늘림을 통해 구현할 수 있음
