week1 - 퍼셉트론, 인공신경망

퍼셉트론

퍼셉트론은 프랑크 로젠블라트가 처음 고안한 알고리즘입니다.

이는 신경망과 딥러닝으로 나아가는 데 중요한 역할을 합니다.

 

Perceptron

퍼셉트론은 "다수 입력 - 단일 출력"의 형태입니다.

여러개의 신호가 입력되면 하나의 신호가 출력됩니다.  

 

입력값(x)에 가중치(w)를 곱하여 모두 합하면 출력값이 됩니다.

 

x1*w1+x2*w2+x3*w3 +b <=0 이면 y=0

x1*w1+x2*w2+x3*w3 +b >0 이면 y=1

 

b(bias)는 편향을 나타내는 매개변수이고 활성화를 제어합니다.  

w(weight)는 가중치를 나타내고 각 입력값의 영향력을 제어합니다.

 

인공신경망

neural network

• 동그라미 = 노드

• 회색 선 = 가중치

 

인공신경망은 다음과 같이 입력층(input layer), 은닉층(hidden layer), 출력층(output layer)으로 되어있습니다.

 

위 그림에서는 2개의 입력과 2개 출력이 있습니다. 

 

1. 입력층은 출력변수를 잘 도출하기 위해 입력변수 값을 입력합니다.

2. 은닉층에서는 입력값을 받아 가중합을 계산하고 출력층에 전달하게 됩니다.

3. 이 가중치는 초기에는 랜덤으로 주어지고 점점 예측을 잘 하도록 조정됩니다.