[DL/밑바닥부터 시작하는 딥러닝] 2장 - 퍼셉트론

한빛미디어의 "밑바닥부터 시작하는 딥러닝" 책을 다시 읽어보며 각 챕터에서 중요하게 생각한 부분이나, 정리하고 싶은 부분을 남깁니다.

 

 

퍼셉트론은 입력을 주면 정해진 규칙에 따른 값을 출력하는 입출력을 갖춘 알고리즘이며,

이 책에서 가장 먼저 이 알고리즘을 다루는 이유는 퍼셉트론의 아래 특징들을 이용해 신경망을 이해하기 위함입니다.

 

1. 퍼셉트론은 가중치 (w) 와 편향(b) 을 매개변수로 설정합니다.

입력 뉴런(값)이 2개인 경우의 조건 분기 동작 함수 y

가중치 w1 과 w2 는 입력 신호가 결과에 주는 중요도를 조절하는 매개변수이고, 편향 b 은 뉴런이 얼마나 쉽게 활성화하느냐를 조정하는 매개변수(= 가중치) 입니다.

 

퍼셉트론에서는 원하는 결과를 출력하도록 가중치 값을 적절히 정하는 작업은 사람이 수동으로 정해야하는 반면,

신경망에서 이 부분을 데이터로부터 학습해 조정할 수 있습니다.

 

2. 퍼셉트론을 여러 층을 쌓으면 비선형적인 표현이 가능합니다.