[파이썬을 하나도 모르는 사람의 딥러닝] 퍼셉트론이란

퍼셉트론(perceptron)은 인공신경망의 한 종류로서, 1957년에 코넬 항공 연구소(Cornell Aeronautical Lab)의

프랑크 로젠블라트 (Frank Rosenblatt)에 의해 고안되었습니다.

퍼셉트론은 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력합니다.

 

 

위 그림에서 w 값은 가중치를 뜻합니다. (w는 weight). 그림의 원을 뉴런 혹은 노드라고 부릅니다.

입력 신호가 뉴런에 보내질 때는 각각 고유한 가중치가 곱해집니다. (w1x1, w2x2).

뉴런에서 보내온 신호의 총합이 정해진 한계를 넘어설 때만 1을 출력합니다. (뉴런 활성화)

그렇지 않을 때는 -1을 출력합니다. (뉴런 비활성화)

퍼셉트론은 복수의 입력 신호 각각에 고유한 가중치를 부여합니다. 가중치는 각 신호가 결과에 주는

영향력을 조절하는 요소로 작용합니다. 즉, 가중치가 클수록 해당 신호가 그만큼 더 중요함을 뜻합니다.

 

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