[딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 0801 퍼셉트론(Perceptron)

1. 퍼셉트론(Perceptron)

 

- 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)가 1957년에 제안한 초기 형태의 인공 신경망으로 다수의 입력으로부터 하나의 결과를 내보내는 알고리즘

 

2. 단층 퍼셉트론(Single-Layer Perceptron)

 

- 값을 보내는 단계와 값을 받아서 출력하는 두 단계로만 이루어 짐

- 이 각 단계를 보통 층(layer)라고 부르며, 이 두 개의 층을 입력층(input layer)과 출력층(output layer)이라고 함

- AND, NAND, OR 게이트를 쉽게 구현할 수 있음(두 개의 입력값과 하나의 출력값이 쓰임)

 

 

- 단층 퍼셉트론은 직선 하나로 두 영역을 나눌 수 있는 문제에 대해서만 구현이 가능하기 때문에 입력값 두 개가 서로 다른 값을 갖고 있을때에만 출력값이 1이 되고, 입력값 두 개가 서로 같은 값을 가지면 출력값이 0이 되는 XOR 게이트는 구현이 불가능 함

 

 

3. 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP)

 

- 다층 퍼셉트론은 입력층과 출력층 중간에 층(은닉층 hidden layer)을 더 추가한 것

- 은닉층이 2개 이상인 것을 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)이라고 함

- XOR 게이트는 기존의 AND, NAND, OR 게이트를 조합하면 만들 수 있음

 

[ DNN ]

 

[ XOR gate ]

 

nlp_0801_perceptron 퍼셉트론.ipynb

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