[밑바닥부터 시작하는 딥러닝 1] chap2(퍼셉트론)

 

 

2-1) 퍼셉트론

• 신경망의 기원이 되는 알고리즘

• 입출력을 갖춘 알고리즘

• 입력을 주면 정해진 규칙에 따른 값을 출력

• 다수의 신호를 입력받아 하나의 신호를 출력함 (1 or 0)

• 매개변수: 가중치, 편향

x1: 입력신호(입력값)

w1: 가중치(각 신호가 결과에 주는 영향력을 조절함)

세타: 임계값 (정해진 한계를 넘으면 1로 출력)

세타 → -b로 치환 (편향)

ex) b= -0.1인 경우, 값들의 합이 0.1을 초과할 때만 뉴런 활성화

b=-20인 경우, 합이 20이 넘지 않으면 뉴런 활성화x

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2-2) 단층 / 다층 퍼셉트론

1. 단층 퍼셉트론(선형)

• AND 게이트(둘 다 1일 때만 1 출력)

• NAND 게이트(둘 다 1일 때만 0출력)

• OR 게이트(입력값 하나 이상이 1이면 1출력)

2. 다층 퍼셉트론(비선형)

• XOR 게이트(둘 중 한쪽이 1일 때만 1출력