[ML-T][NN-B] 02. 다층 퍼셉트론(MLP, Multi-Layer Perceptron)

[ML-T][NN-B] 02. 다층 퍼셉트론(MLP, Multi-Layer Perceptron)

다층 퍼셉트론(MLP, Multi-Layer Perceptron) 이란?

기존의 단층 퍼셉트론에서 입력층과 출력층이 추가된 형태의 구조를 다층 퍼셉트론(MLP, Multi-Layer Perceptron) 이라고 한다. 이때 입력층과 출력층 사이에 추가된 층들을 은닉층(hidden Layer) 이라고 하며 feature와 label에 따라 노드의 갯수가 고정되는 입/출력층과 달리 은닉층은 노드의 갯수가 따로 정해지지 않고 몇개의 노드를 셋팅할지에 대해 정답이 없다. 더해서 몇개의 은닉층을 쌓을 지도 정답이 없다. ([ML-T][Basic] 03. 딥러닝(Deep Learning) > 신경망(Neural Network)의 구조 포스팅 참조)

MLP는 가장 기초적인 신경망으로 많은 신경망들이 MLP를 변형하거나 추가/수정 하여 좀 더 좋은 모델을 도출한다. 또한, MLP는 단층 퍼셉트론에서 극복하지 못했던 두가지 문제를 해결한다. 첫번째로는 층을 여러개 쌓음으로서 비선형 문제를 해결하였고 두번째로는 '오차역전파' 라는 것을 통해 가중치와 편향을 스스로 조정 할 수 있게 되었다. 오차역전파에 관해서는 추후 포스팅 하고 본 포스팅에서는 순전파를 중심으로 MLP를 이야기 하겠다.

다층 퍼셉트론(MLP, Multi-Layer Perceptron) 의 구조

MLP는 단층 퍼셉트론으로 이루어진 층(Layer) 여러 개를 순차적으로 붙여놓은 구조로 이루어 진다. 아래는 은닉층이 2개인 MLP의 구조이다.

다층 퍼셉트론(MLP, Multi-Layer Perceptron) 의 구조

다층 퍼셉트론(MLP, Multi-Layer Perceptron) 의 구조:

https://deepestdocs.readthedocs.io/en/latest/004_deep_learning_part_2/0040/

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