뉴런, 퍼셉트론, MLP
1. 뉴런, 퍼셉트론 차이
뉴런과 퍼셉트론은 인공 신경망의 구성 요소 중 하나
뉴런은 생물학적 뉴런을 모델링한 기본 단위로,
입력 신호를 받아들이고 이를 처리하여 출력을 생성
퍼셉트론은 뉴런을 모델링한 인공 신경망 구조 중 하나로,
입력값과 가중치의 곱을 모두 더한 값이 임계치(threshold)를 넘으면 출력값이 1이 되고, 그렇지 않으면 0이 되는 구조
2. 퍼셉트론 특징
단층 구조로 입력층과 출력층으로만 구성되어 있습니다.
입력층의 각 노드는 입력 신호의 값을 받아들입니다.
출력층의 노드는 이전 층의 노드들로부터 전달된 가중치와 입력 신호를 곱한 결과를 모두 합한 값에 활성화 함수를 적용하여 출력을 생성합니다.
퍼셉트론 학습 규칙을 사용하여 학습이 가능합니다.
단순한 분류 문제를 해결하는 데에 적합합니다.
3. xor 문제에서 단일 퍼셉트론이 가지는 문제
XOR 문제는 입력값이 두 개인 이진 분류 문제입니다.
두 입력값 중 하나만 1이면 출력값이 1이 되는 문제입니다.
단층 퍼셉트론은 선형 분리 불가능한 문제를 해결하지 못하므로 XOR 문제를 해결할 수 없습니다.
즉, 단층 퍼셉트론으로는 XOR 문제와 같은 비선형 분류 문제를 해결할 수 없습니다.
4. MLP란 무엇인가요?
MLP는 다중 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron)의 약자입니다. MLP는 인공 신경망의 한 종류로, 입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어져 있습니다. MLP는 일반적으로 각 층의 노드들이 이전 층의 모든 노드들과 연결되어 있는 fully connected neural network입니다.
입력층은 데이터를 받아들이는 역할을 하며, 은닉층은 입력층에서 받아들인 데이터를 다양한 가중치를 통해 처리하는 역할을 합니다. 마지막으로 출력층은 은닉층의 결과를 바탕으로 최종 결과를 출력하는 역할을 합니다.
MLP는 이러한 층 구조와 노드 간 연결 구조를 통해 복잡한 비선형 문제를 학습할 수 있는 강력한 모델입니다.
5. MLP로 XOR 문제를 해결할 수 있나요?
XOR 문제는 두 개의 입력이 들어왔을 때, 두 입력이 같으면 출력이 0이 되고, 두 입력이 다르면 출력이 1이 되는 문제입니다. 이 문제는 단층 퍼셉트론에서는 해결할 수 없는 문제입니다.
하지만 MLP는 여러 개의 은닉층을 추가함으로써 XOR 문제를 해결할 수 있습니다.
예를 들어, 입력층과 출력층 사이에 하나의 은닉층을 추가하면 MLP는 XOR 문제를 해결할 수 있습니다. 이때 은닉층의 노드 수는 적어도 2개 이상이어야 합니다.
은닉층을 추가함으로써 MLP는 비선형적인 결정 경계를 만들 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 비선형 문제를 해결할 수 있습니다.
따라서 MLP는 XOR 문제를 해결할 수 있는 강력한 모델입니다.
