03) 신경망 기초 - 파이썬으로 만드는 인공지능

03) 신경망 기초 - 파이썬으로 만드는 인공지능

1 퍼셉트론의 원리

1.1 퍼셉트론의 구조와 연산

퍼셉트론은 입력층과 출력층으로 구성된다.

입력층

- 외부로부터 입력을 받음

- $d+1$개의 노드가 있음 ($d$ : 특징 벡터 차원)

출력층

- 계산 결과를 외부로 내보냄

입력층의 $i$번째 노드와 출력층의 노드는 가중치 $w_i$를 갖는 에지로 연결된다.

에지 : 특징 $x_i$와 가중치 $w_i$를 곱해 출력 노드로 전달

0번째 노드는 항상 1인데, 이를 바이어스노드라 부른다.

출력 노드는 $d+1$개의 곱셈 결과를 모두 더한 $s$를 계산 → 활성함수 $\tau$에 적용한 결과를 출력 $\sigma$로 내보냄

활성 함수는 두뇌가 뉴런을 활성화하는 과정을 모방한다.

퍼셉트론은 활성 함수로 계단함수 를 사용한다.

$s$가 0보다 크면 1, 그렇지 않으면 -1을 출력한다.

따라서 퍼셉트론은 특징벡터를 1또는 -1로 변환하는 장치로 볼 수 있다.

1.2 퍼셉트론으로 인식하기

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