딥러닝/기초 이론1 01. 퍼셉트론(Perceptron) (밑바닥부터 시작하는 딥러닝) 내용을 바탕으로 작성되었습니다. 1. 퍼셉트론 퍼셉트론(perceptron)은 1957년에 프랑크 로젠블라트가 제안한 인공 신경망 알고리즘 입니다. 퍼셉트론은 뇌를 구성하는 신경 세포의 뉴런을 본따 만들어 유사한 동작을 가집니다. 퍼셉트론은 다수의 신호(Input)를 입력받아 하나의 신호(Output)를 출력합니다. - 위 그림에서 $x_1... x_i$ 는 입력 신호, $y$는 출력 신호, $w_1...w_i$는 가중치를 의미합니다. - 원은 인공 뉴런에 해당합니다. - 입력 신호 $x$가 가중치 $w$와 곱해져 뉴런에 보내집니다. - 뉴런에 전달된 시호가 임계치(threshold)를 넘으면 1을 넘을 때만 1을 출력합니다. 이를 수식으로 표현하면 아래와 같습니다. ($θ.. 2021. 8. 10. 이전 1 다음
