퍼셉트론

퍼셉트론

퍼셉트론은 딥러닝과 신경망의 기초가 되는 알고리즘입니다. 

퍼셉트론은 인공신경망의 한 종류로서 다수의 입력을 받아 하나의 신호를 출력하는 구조로 이루어져 있습니다.

 

위 그림에서 x1과 x2가 각각 입력, y는 출력, w1과 w2는 입력에 적용되는 가중치를 의미합니다. 즉 퍼셉트론은 각각의 입력 신호에 가중치를 적용한 후 그 값의 총합이 임계값을 넘어서면 활성화되어 1이 출력되고, 그렇지 못하면 0이 출력되는 구조입니다.

 

식으로 나타낸다면 다음과 같습니다. 

 

$$ y = \begin{cases} 0, & \mbox{w1 x1 + w2 x2 ≤ θ} \\ 1, & \mbox{w1 x1 + w2 x2 > θ} \end{cases}$$

 

퍼셉트론의 활용

위 같은 퍼셉트론을 활용하여 간단한 논리 회로 문제를 해결할 수 있습니다. 

 

AND

AND 게이트는 두 입력값이 모두 1일 때만 활성화되는 논리 회로입니다.

퍼셉트론 그림을 활용하면 다음과 같이 나타낼 수 있습니다.

위 그림의 입력 값에 각각 0과 1을 조합하여 넣어보면 두 입력 모두 1일 때만 출력이 활성화 되는 것을 알 수 있습니다.

 

 

OR

OR 게이트는 두 입력 중 최소 한 값만 1이라면 활성화되는 논리 회로입니다.

 

x1과 x2중 한 값만 1이면 위 퍼셉트론은 활성화됩니다.

 

NAND

NAND 는 AND 연산과 반대의 값을 출력합니다. 

이처럼 두 값이 모두 1일 경우에만 활성화가 되지 않습니다.

 

XOR

이렇게 퍼셉트론만을 활용하여 간단한 논리 회로를 구현할 수 있지만 두 입력 값이 다른 경우에만 활성화 되는 XOR 게이트는 어떤 값을 넣더라도 구현이 불가능합니다. 

다층 퍼셉트론

다층 퍼셉트론은 퍼셉트론을 조합하여 만들어진 여러 층으로 구성된 퍼셉트론입니다.

다층 퍼셉트론을 활용하면 XOR 문제를 해결할 수 있습니다.

 

이처럼 NAND, OR, AND 연산을 수행하는 퍼셉트론을 조합하여 XOR 연산을 수행하는 다층 퍼셉트론을 구현할 수 있습니다. 

이렇게 퍼셉트론을 여러 층을 쌓아 구현한 모양이 신경망의 기초가 됩니다.