Perceptron1 머신러닝 | 퍼셉트론(Perceptron) 이론과 실습 현재 머신러닝 분야에서 인공신경망의 근원이 되는 퍼셉트론(Perceptron)에 관하여 저가 개인적으로 공부한 내용을 바탕으로 포스팅을 진행하겠습니다. 퍼셉트론(Perceptron)은 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)가 1957년에 제안한 초기 형태의 인공 신경망으로 다수의 입력으로부터 하나의 결과를 내보내는 알고리즘입니다. 퍼셉트론(Perceptron)은 위 사진처럼 여러 개의 입력값을 집어넣으면, 가중치와 편향에 의해서 새로운 결괏값으로써 변환되어 나옵니다. 가중치(w)는 입력 신호가 결과에 주는 영향력을 나타내며, 편향(b)은 뉴런이 얼마나 쉽게 활성화되느냐에 대한 수치입니다. 이 단순한 퍼셉트론의 활성화 함수는 다음과 같습니다. \( if \sum_i^n [x_{i} \cdot w.. 2021. 10. 15. 이전 1 다음
