밑바닥부터 시작하는 딥러닝

퍼셉트론, 신경망

1. 퍼셉트론 1-1. 퍼셉트론이란? 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력한다. 퍼셉트론 신호는 0/1의 두가지 값을 가질 수 있다. 그림의 원을 노드 혹은 뉴런이라고 부른다. 입력 신호가 뉴런에 보내질 때는 각각 고유한 가중치(w1, w2)가 곱해진다. 뉴런에서 보내온 신호의 총합이 한계값을 넘어설 때만 1을 출력하고 한계를 임계값(θ)이라고 한다. 단층 퍼셉트론은 직선 하나로 나눈 영역만 표현이 가능하다. 비선형, 곡선 영역은 표현할 수 없다. 1-2. 다층 퍼셉트론 단층 퍼셉트론에 층을 추가해서 다층 퍼셉트론을 만들 수 있다. 기존 단층 퍼셉트론에서 표현하지 못했던 곡선, 비선형 영역의 표현이 가능해진다. 2. 신경망 2-1. 신경망의 구조 가장 왼쪽 줄을 입력층, 맨 오른쪽 줄을 출력층..