퍼셉트론

퍼셉트론 Perceptron

인공신경망의 한 종류이며 신경망을 이루는 가장 중요한 기본 단위이다.

입력 값과 활성화 함수를 사용해 출력 값을 다음으로 넘기는 가장 작은 신경망 단위이다.

 

 

 

각 노드의 가중치와 입력치를 곱한 것을 모두 합한 값이 활성함수에 의해 판단되는데,

그 값이 임계치(보통 0)보다 크면 뉴런이 활성화되고 결과값으로 1을 출력한다.

뉴런이 활성화되지 않으면 결과값으로 -1을 출력한다.

 

단층 퍼셉트론의 한계

단층 퍼셉트론은 XOR연산이 불가능하다.

XOR은 입력 값 두개가 다를 경우에만 1이 출력된다.

	AND	OR	XOR
0 0	0	0	0
0 1	0	1	1
1 0	0	1	1
1 1	1	1	0

왼쪽에서부터 차례로 AND, OR, XOR을 나타낸다.

AND와 OR은 직선을 그어서 1인 결과 값을 구분할 수 있지만,

XOR직선을 그어 1인 결과 값을 구분할 수 없다.

 

왼쪽은 단층 퍼셉트론이면 오른쪽은 다층 퍼셉트론이다.

은닉층을 두어 단층 퍼셉트론을 해결할 수 있다.

 

퍼셉트론 하나로는 해결되지 않던 문제를 은닉층을 만들어 해결할 수 있다.

은닉층을 여러 개 쌓아 문제를 해결하는 것을 인공 신경망이라 한다.