퍼센트론 알고리즘

퍼센트론 알고리즘

개요

   퍼센트론은 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)가 1957년에 고안한 알고리즘입니다. 고대 화석 같은 이 알고리즘을 지금 시점에 왜 배우는가 하면, 퍼센트론이 신경망(딥러닝)의 기원이 되는 알고리즘이기 때문입니다. 그래서 퍼센트론의 구조를 배우는 것은 신경망과 딥러닝으로 나아가는 데 중요한 아이디어를 배우는 일도 됩니다.

퍼센트론(본 장에서 기술하는 퍼센트론은 정확하기 ‘인공 뉴런’ 혹은 ‘단순 퍼셉트론’으로 불립니다. 단, 기본적인 처리는 비슷하니 단순 ‘퍼셉트론’이라 하겠습니다.) 은 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력합니다. 여기서 말하는 신호란 전류나 강물처럼 흐름이 있는 것을 상상하면 됩니다. 전류가 전선을 타고 흐르는 전자를 내보내듯, 퍼셉트론 신호도 흐름을 만들고 정보를 앞으로 전달 합니다. 다만, 실제 전류와 달리 퍼셉트론 신호는 ‘흐른다/ 안흐른다(1 이나 0)’의 두가지 값을 가질 수 있습니다. 이 책에서는 1을 ‘신호가 흐른다’, 0을 ‘신호가 흐르지 않는다’라는 의미로 사용합니다.

출처

• Deep Learning from Scratch (밑바닥부터 시작하는 딥러닝, 사이코 고키, 47p)