[ AI / 데이터분석 ] 인공지능 개념 정리 - 퍼셉트론 ( Perceptron )

 

퍼셉트론 ( Perceptron )

 

https://compmath.korea.ac.kr/appmath2021/Perceptron.html

 

퍼셉트론은 인공 신경망의 한 종류로, 뉴런의 모델을 모방하여 입력층, 출력층을 구성한 모델입니다.

 

퍼셉트론 구조 및 절차

 

https://compmath.korea.ac.kr/appmath2021/Perceptron.html

 

퍼셉트론은 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력합니다.

위의 사진은 2개로 신호로 받는 퍼셉트론입니다. x1,x2는 입력값, w1, w2는 가중치, y는 출력값을 의미합니다.

 

1. 입력값을 입력 (x1, x2)
2. 설정된 가중치(w1, w2) 와 입력값을 곱함 
3. 계산된 값을 더함
4. 활성화 함수를 적용
5. 결과값(y) 도출

결과값이 특정 임계치를 넘으면 1, 넘지 못하면 0을 출력하게 됩니다. 

 

퍼셉트론의 한계 ( XOR )

위의 사진과 같이 검은 점과 흰 점이 놓여져 있을 때 , 선을 어떻게 그어도 같은 색 점끼리 나눌 수 없는 문제가 발생하게 됩니다. 

 

XOR 문제를 해결하기 위해서는 한 개의 직선으로는 그릴 수 없으며, 곡선을 그리거나, 2개의 직선을 그려야 합니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 다층 퍼셉트론 (MLP) 가 등장하게 됩니다. 

 

 

다층 퍼셉트론 ( Multi - Layer  Perceptron : MLP ) 

 

https://m.blog.naver.com/samsjang/221030487369

 

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REFERENCE

• https://ardinolab.com/%EB%8B%A8%EC%B8%B5%ED%8D%BC%EC%85%89%ED%8A%B8%EB%A1%A0%EC%9D%98-%EB%AC%B8%EC%A0%9C%EC%99%80-%ED%95%9C%EA%B3%84/
• https://compmath.korea.ac.kr/appmath2021/Perceptron.html
• https://velog.io/@skyepodium/%ED%8D%BC%EC%85%89%ED%8A%B8%EB%A1%A0%EC%9D%B4%EC%99%9C-XOR-%EB%AC%B8%EC%A0%9C%EB%A5%BC-%EB%AA%BB%ED%91%B8%EB%8A%94%EC%A7%80-%EC%95%8C%EC%95%84%EB%B3%B4%EA%B8%B0