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Perceptron 인공 신경망은 수많은 머신 러닝 방법 중 하나이다. 딥 러닝을 이해하기 위해서는 우선 인공 신경망에 대한 이해가 필요한데, 이번 챕터에서는 초기의 인공 신경망인 퍼셉트론(Perceptron)에 대해서 이해할 필요가 있다. 1. 퍼셉트론 (Perceptron) 퍼셉트론(Perceptron)은 인공 신경망으로 다수의 입력으로부터 하나의 결과를 내보내는 알고리즘입니다. 퍼셉트론은 실제 뇌를 구성하는 신경 세포 뉴런의 동작과 유사합니다. 뉴런은 가지돌기에서 신호를 받아들이고, 이 신호가 일정치 이상의 크기를 가지면 축삭돌기를 통해서 신호를 전달합니다. 이제 다수의 입력을 받는 퍼셉트론의 그림을 보겠습니다. 신경 세포 뉴런의 입력 신호와 출력 신호가 퍼셉트론에서 각각 입력값과 출력값에 해당됩니..

Neuron Motivated by studies of the Brain Neuron 뇌 세포 Dendrite(가지돌기)에 여러 값들(입력)이 도착하면 나의 신호로 통합하고, 임의의 임계값을 넘게 되면 이 값이 Axon을 통해 전달된다는 개념으로 표현한 것! MCP 뉴런이라고도 불린다. Net input function (순입력함수) 입력 값 x이 n+1개의 feature들이 n+1개의 weight와 곱한 값 즉, summation(=feature*weight) 되어 하나의 신호로 통합됨 → 왜 n+1개인가? 마지막 1개는 bias(prior)가 된다! Activation function (활성함수) 순입력함수의 결과값을 임의의 임계값(threshold)과 비교하여 -1 or 1의 결과값 생성 Perce..