076923 : Main

퍼셉트론(Perceptron) 퍼셉트론(Perceptron)이란 인공 신경망의 한 종류로서, 코넬 항공 연구소(Cornell Aeronautical Lab)의 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)에 의해 고안된 알고리즘입니다. 퍼셉트론(Perceptron)은 신경 세포(Neuron)가 신호를 전달하는 구조와 유사한 방식으로 구현됩니다. 생물학적 신경망에서는 가지돌기(Dendrite)가 외부의 신경 자극을 받아 신경세포체(Soma)에서 가중 압력을 받아 신호를 전달합니다. 전달되는 신호는 축삭(Axon)을 통해 다른 신경 세포(Neuron)로 최종 신호를 전달합니다. 신경 세포(Neuron)에서 다른 신경 세포(Neuron)로 신호를 전달할 때 시냅스(Synapse)라는 연결 부위를 통해 신호를 전달합니다. 이 때 전달되는 신호를 어느 정도의 세기로 전달할지 결정하게 됩니다. 퍼셉트론(Perceptron)은 이와 유사한 형태로 구성되어 있습니다. 가지돌기(Dendrite)는 입력값(X)을 전달 받는 역할을 합니다. 신경세포체(Soma)는 입력값(X)을 토대로 특정 연산을 진행했을 때 임곗값(Threshold)보다 크다면 전달하고, 작다면 전달하지 않습니다. 시냅스(Synapse)는 여러 퍼셉트론(Perceptron)을 연결한 형태가 됩니다. 퍼셉트론(Perceptron)은 TLU(Threshold Logic Unit) 형태를 기반으로 하며, 계단 함수(Step Function)를 적용해 결과를 반환합니다. 즉, 퍼셉트론(Perceptron)은 입력값(X)과 노드(Node)의 가중치(Weight)를 곱한 값을 모두 더했을때 임곗값(Threshold)`보다 크면 1을 출력하고, 작다면 0을 출력합니다. 그러므로 여러 입력값(\(x_{1}, x_{2}, x_{3} ... x_{n}\))을 입력했을 때, 0이나 1 또는 -1에서 1 사이의 값을 출력하는 모델을 의미합니다. 원본 이미지 출처 : Wikipedia 단층 퍼셉트론(Single Layer Perceptron) 단층 퍼셉트론(Single Layer Perceptron)은 하나의 노드(Node)을 갖는 모델(Model)을 의미합니다. 입력(Inputs)을 통해 데이터가 전달되고 입력값(\(x\))은 각각의 가중치(Weight)와 함께 노드(Node)에 전달됩니다. 전달된 입력값(x)과 가중치(Weight)를 곱한 값이 활성화 함수(Activation Function)에 전달됩니다. 활성화 함수에서 출력값(\(\hat{y}\))이 계산되고 이 값을 손실 함수(Loss Function)에 실젯값(\(y\))과 함께...

Python Pytorch 강좌 : 제 14강 - 퍼셉트론(Perceptron)

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