데이터 한 그릇

퍼셉트론의 장점은 복잡한 연산과 함수를 만들 수 있다는 점. 단점은, 가중치 값을 인간이 직접 수정해야 한다는 점. (일반적으로 다층 퍼셉트론을 신경망이라고 칭한다.) 퍼셉트론에서 신경망으로 퍼셉트론의 이론을 다시 살펴보면, 입력값 x1, x2 를 받으면 각각의 입력값들은 각자의 가중치들과의 곱이 이루어지고 그 값들이 다음 노드로 전달된다. 그리고 전달된 두 개의 데이터와 가중치곱 값들을 서로 합한다. 그리고 마지막으로 편향을 더해준다. 이 값이 0 이상의 값을 가지면 1을 출력하고 0 미만의 값을 가지면 0을 출력한다. ##### 활성화 함수의 등장 앞서 설명에서 입력신호의 총합이 0을 넘으면 1을 출력하게 하고 0미만이면 0을 출력하게 하는 조건부가 있었다. 이 조건부를 따로 h(x) 로 정의 내릴 ..

퍼셉트론이란? 퍼셉트론은 딥러닝의 가장 기본적인 개념. **퍼셉트론은 다수의 신호를 받아서 하나의 출력을 만든다.** 퍼셉트론의 동작 원리 노드에 입력값이 들어오고 가중치와 곱해진다. 그 다음 모든 입력값과 가중치를 곱한 값을 더한다. 만일 이 가중합 값이 임계값을 초과하면 1을 출력하고 그렇지 않으면 0을 출력한다. 총합이 정해진 한계를 넘어설 때 1을 출력하는걸 `뉴런이 활성화한다.` 라고도 한다. 가중합이 임계값을 넘으면 뉴런이 활성화 하여 1을 출력 가중합이 임계값을 넘지 못하면 뉴런이 활성화 하지 못하고 0을 출력 단순한 논리 회로 AND 게이트 AND 게이트는 입력이 둘이고 출력이 하나. x1, x2 -> y 의 형식. AND 진리표는 0이 두 개면 0, 한개라도 0이 있으면 0, 1이 두 개..