[모두의 딥러닝] 06. 퍼셉트론

인공 신경망(Artificial Neural Network) : 여러 층의 퍼셉트론을 서로 연결 시킴. 복잡하게 조합하여 주어진 입력 값에 대한 판단을 하게 함.

신경망을 이루는 가장 기본 단위는 퍼셉트론(perceptron)이다.

입력 값과 활성화 함수를 사용해 출력 값을 다음으로 넘기는 가장 작은 신경만 단위다.

1. 가중치, 가중합, 바이어스, 활성화 함수

a : 기울기, b 절편

w : 가중치, b : 바이어스

가중합 : 입력 값(x)과 가중치(w)의 곱을 모두 더한 다음 거기에 바이어스(b)를 더한 값

활성화 함수 : 가중합의 결과를 놓고 1 또는 0을 판단하는 함수

2. 퍼셉트론의 과제

하나의 퍼셉트론으로 풀 수 없는 문제들이 있다. 2차원 평면 안에

1 0

0 1

의 데이터가 있다. 이 경우 선을 어떻게 그어도, 하나의 직선만으로는 0과 1을 구분해 낼 수 없다.

3. XOR 문제

XOR 는 논리 회로에 등장하는 개념이다. 컴퓨터는 두 가지의 디지털 값, 즉 0과 1을 입력해 하나의 값을 출력하는 회로가 모여 만들어진다. 이 회로를 게이트(gate)라고 한다.

AND 게이트는 x1와 x2 둘다 1일 때 결과값이 1로 출력

OR 게이트는 x1와 x2 둘 중 하나라도 1이면 결과값이 1로 출력

XOR 게이트는 둘 주 하나만 1일 때 결과값이 1로 출력한다.

AND 게이트

0 1

0 1

OR 게이트

1 1

0 1

모두 직선을 그어 결과값이 1인 값을 구별할 수 있다. 그러나 XOR의 경우 선을 그어 구분할 수 없다.

XOR 게이트

1  0

0 1

이를 해결한 개념이 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron)이다.