퍼셉트론

퍼셉트론과 뉴런의 차이

• 역사적인 차이: 퍼셉트론은 인공 신경망의 초기 모델 중 하나이며, 1950년대에 Frank Rosenblatt에 의해 개발되었습니다. 반면에 뉴런은 인간의 뇌의 동작을 모방하기 위해 고안된 것으로, 생물학적인 모델을 기반으로 합니다.

• 동작 원리의 차이: 퍼셉트론은 간단한 이진 분류 문제를 해결하기 위한 것으로, 입력값에 가중치를 곱한 뒤에 임계값을 넘으면 출력값이 1이 되고 그렇지 않으면 0이 됩니다. 반면에 뉴런은 입력신호를 받아 일정 임계값 이상일 때만 출력을 내보내는 활성화 함수를 사용하여 작동합니다.

• 활성화 함수의 차이: 퍼셉트론은 계단 함수를 활성화 함수로 사용합니다. 계단 함수는 입력값이 임계값 이상인 경우 출력값이 1이 되고, 그렇지 않으면 0이 됩니다. 반면에 뉴런은 시그모이드 함수, 하이퍼볼릭 탄젠트 함수, ReLU 함수 등 다양한 활성화 함수를 사용할 수 있습니다.

• 학습 알고리즘의 차이: 퍼셉트론은 훈련 데이터에서 오차를 최소화하는 방향으로 가중치를 조정하는 단순한 학습 알고리즘을 사용합니다. 반면에 뉴런은 역전파(backpropagation) 알고리즘 등 고급 학습 알고리즘을 사용하여 보다 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

퍼셉트론의 특징

• 이진 분류: 퍼셉트론은 입력값을 받아 두 개의 클래스 중 하나로 분류하는 이진 분류 문제를 해결하는 데 사용됩니다.

• 선형 분리 가능: 퍼셉트론은 입력값을 선형으로 분리할 수 있는 경우에만 사용할 수 있습니다. 이는 즉, 입력값들이 하나의 초평면으로 구분될 수 있어야 한다는 것을 의미합니다.

• 계단 함수 활성화 함수: 퍼셉트론은 계단 함수를 활성화 함수로 사용합니다. 계단 함수는 입력값이 임계값 이상인 경우 출력값이 1이 되고, 그렇지 않으면 0이 됩니다.

• 가중치와 임계값 조절: 퍼셉트론은 입력값과 가중치의 곱을 모두 합한 값이 임계값(threshold) 이상인지 아닌지를 판단하여 출력값을 결정합니다. 이 때, 가중치와 임계값은 훈련 데이터를 기반으로 조정됩니다.

• 퍼셉트론 학습 알고리즘: 퍼셉트론 학습 알고리즘은 훈련 데이터에서 오차를 최소화하는 방향으로 가중치를 조정합니다. 이 때, 경사하강법과 같은 최적화 알고리즘이 사용됩니다.

• 다층 퍼셉트론: 여러 개의 퍼셉트론을 연결하여 다층 퍼셉트론을 만들 수 있습니다. 다층 퍼셉트론은 비선형 분류 문제를 해결할 수 있습니다.

• 단층 퍼셉트론 한계: 단층 퍼셉트론은 XOR 문제와 같이 비선형적인 문제를 해결할 수 없습니다. 이를 해결하기 위해서는 다층 퍼셉트론이 필요합니다.