2장 : 퍼셉트론

→ 퍼셉트론 알고리즘을 설명.

• 퍼셉트론 : 신경망 (딥러닝) 의 기원이 되는 알고리즘 .

⇒ 퍼셉트론의 구조를 배우는 것이 신경망과 딥러닝을 배우는데 중요하다.

2.1 퍼셉트론이란?

• 구조

  • x 입력층 : 다수의 신호

  • y 출력층 : 하나의 신호

  • w 가중치

  • 원 : 노드,뉴런

• 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력

  → 신호 : 전류나 강물처럼 흐름이 있는 것

  → 퍼셉트론은 복수의 입력신호에 각각의 고유한 가중치를 부여

• y 값

  →흐른다/ 안흐른다 (1/0)의 두가지 흐름을 출력을 하여 정보르 앞으로 전달한다.

  →y는 정해진 한계값 (임계값)을 넘을때만 1 을 출력

• w 가중치

  → 입력신호(x)가 뉴런에 보내질때(y) 곱해지는 값으로, 가중치가 클수록 해당 뉴런(x)이 중요

⇒ 즉 x에 w값이 곱해진 값을 계산하여 출력층y를 계산한다.

단순한 논리회로 구현 (AND , OR , NAND)

→ 단층 퍼셉트론으로 AND, OR, NAND 게이트를 구현할 수 있다.

• 방법

  1. 구현하고 싶은 논리회로의 진리표를 작성
  2. 진리표 대로 작동하는 가중치를 정해서 논리회로 구현

• 공통점 : 입력값 2개( x1, x2) 출력값 1개(y)

  ⇒ 즉 퍼셉트론의 구조는 AND, OR, NAND에서 모두 같다.