퍼셉트론 뜻은? : 인공지능의 기초

퍼셉트론 뜻 한줄 요약

퍼셉트론 뜻은 인공신경망의 가장 기초적인 형태로, 인간의 뇌 세포인 뉴런을 모방한 것입니다. 입력(input)과 가중치(weight), 활성화 함수(activation function)를 통해 출력(output)을 내는 구조를 가지고 있습니다.

최근 인공지능(AI)의 세계는 우주의 빅뱅처럼 확장속도에 더해 놀라운 발전을 거듭하고 있습니다. 그런데 과연 우리는 그 인공지능에 대해 얼마나 알고 있을까요?
AI, 그 중심에는 ‘퍼셉트론’이라는 개념이 자리 잡고 있습니다. 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 퍼셉트론의 기본을 알아보겠습니다. 이 기술은 인공지능의 기초를 이루며, 머신러닝과 딥러닝의 발전에 큰 역할을 하고 있습니다.

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• 인공신경망: 인간의 뇌를 모방한 컴퓨터 시스템으로, 데이터 처리와 패턴 인식에 사용됩니다. 입력층, 가중치, 활성화 함수, 은닉층, 출력층 등으로 구성되어 있습니다.
• 퍼셉트론 입력(입력층 Input Layer): 인공신경망은 입력층을 통해 데이터를 받습니다. 각 입력 데이터는 여러 개의 노드(또는 뉴런)로 구성되어 있으며, 이 노드들은 다음 층으로 데이터를 전달합니다.
• 가중치(Weights): 입력층의 각 노드에서 오는 데이터는 가중치와 결합됩니다. 이 가중치는 데이터의 중요도를 나타내며, 학습 과정에서 조정됩니다. 가중치는 해당 신호가 출력에 주는 영향력을 좌우합니다. 큰 가중치 일수록 해당 신호가 더 중요하다고 볼 수 있습니다.
• 활성화 함수(Activation Function): 가중치가 적용된 입력 데이터는 활성화 함수를 통해 처리됩니다. 이 함수는 노드의 출력을 결정하며, 비선형 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다.
• 퍼셉트론 출력(출력층 Output Layer): 최종적으로 은닉층을 거쳐 온 데이터는 출력층으로 전달됩니다. 출력층은 문제의 유형(분류, 회귀 등)에 따라 최종 출력을 생성합니다.

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퍼셉트론은 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력합니다. 여기서 말하는 신호란 전류나 강물처럼 흐름이 있는 것을 상상하면 좋습니다. 전류가 전선을 타고 흐르는 전자를 내보내듯, 퍼셉트론 신호도 흐름을 만들고 정보를 앞으로 전달합니다. 다만, 실제 전류와 달리 퍼셉트론 신호는 는 흐른다/안 흐른다(1이나 0)의 두 가지 값을 가질 수 있습니다.

밑바닥부터 시작하는 딥러닝 p.47

퍼셉트론이란?

퍼셉트론은 인공신경망의 가장 기초적인 형태로, 인간의 뇌 세포인 뉴런을 모방한 것입니다. 아래 그림과 같이입력(x1, x2)과 가중치(w1,w2), 활성화 함수(activation function)를 통해 출력(y)을 내는 구조를 가지고 있습니다.

퍼셉트론의 작동 원리

위 그림에서 동그라미를 노드라고 부르고 입력신호가 노드로 이동될 때 각각의 고유 가중치가 곱해집니다. 입력 값에 가중치를 곱한 후, 모든 값의 합(x1*w1+x2*w2)이 정한 값(임계값)을 넘으면 1(활성), 그렇지 않으면 0(비활성)을 출력합니다. 이 과정을 통해 퍼셉트론은 간단한 결정을 내릴 수 있습니다.

퍼셉트론의 활용 예

퍼셉트론은 간단한 분류 문제 해결에 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지를 판별하거나, 사진 속의 물체가 무엇인지를 구별하는 데 활용될 수 있습니다. 이는 퍼셉트론이 더 복잡한 신경망의 기초가 되어, 다양한 AI 애플리케이션에 기여하고 있음을 보여줍니다.

정리하기

퍼셉트론은 인공지능의 세계로 첫발을 내딛는 데 있어 기본적이면서도 중요한 개념입니다. 비록 단순한 모델이지만, 이를 이해하는 것은 머신러닝과 딥러닝의 더 깊은 원리를 배우는 데 있어 필수적인 첫걸음이 됩니다. AI에 대한 여정을 시작하는 모든 이들에게 퍼셉트론은 그 시작점이 될 것입니다.

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