『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 Chapter 2. 퍼셉트론

사이토 고키, 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』, 개앞맵시, O'Reilly-한빛미디어(2017), p47-62.

 

• 퍼셉트론: 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력
  • 뉴런에서 보내온 신호의 총합이 임계값을 넘어설 때만 1을 출력
  • 단층 퍼셉트론(single-layer perceptron)으로는 비선형 영역을 분리할 수 없음
    • 다층 퍼셉트론(multi-layer perceptron)으로 해결 가능
• 논리 회로
  • AND gate: 입력이 모두 1일 때만 1을 출력
  • NAND gate: Not AND, 입력이 모두 1일 때만 0을 출력
  • OR gate: 입력 중 하나 이상이 1이면 1을 출력
  • XOR gate: 입력 중 한쪽이 1일 때만 1을 출력
    • NAND, OR, AND를 활용하여 구할 수 있음
• 매개변수: 시스템이나 함수의 특정한 성질을 나타내는 함수
  • 가중치: 입력 신호가 결과에 주는 영향력을 조절
  • 편향: 뉴런이 얼마나 쉽게 활성화하느냐를 조정