[밑시딥_1] 퍼셉트론(Perceptron)(1-1)

알케이88 2025. 7. 5. 12:19

✅ 퍼셉트론의 구조를 배우는 이유

👉 신경망과 딥러닝으로 나아가는데 있어 중요한 아이디어를 배우기 위함

프랭크 로젠블랫이 1957년 고안한 알고리즘

사람의 뇌에서 뉴런이 작동하는 방식(다수의 신호를 입력 받아 하나의 신호를 출력)을

아주 간단하게 흉내 낸 인공지능의 가장 기본 단위

퍼셉트론의 신호는 1 과 0 (전류가 흐른다 / 안흐른다)로 표현

𝔁₁, 𝔁₂ : 입력신호

𝔂: 출력신호

𝔀 : 가중치(weight)

𝔁₁, 𝔁₂, 𝔂 원: 뉴런 / 노드

입력신호가 뉴런으로 보내질 때, 각각의 고유한 가중치가 곱해짐

(ex. 𝔀₁𝔁₁ , 𝔀₂𝔁₂ )

뉴런에서 보내온 신호(𝔀₁𝔁₁ , 𝔀₂𝔁₂ )의 총합이 정해진 한계(임계값, θ)를 넘어설 때,

1을 출력하며 이를 뉴런이 활성화 한다 라고 표현.

퍼셉트론은 각각의 입력 신호에 가중치를 부여

가중치는 각 신호가 결과에 주는 영향력을 조절하는 요소

가중치 ↑ , 해당 신호가 중요!!

가중치: 가중치가 클수록 강한 신호를 흘려 보내어 신호의 흐름을 통제 함