[밑바닥부터 시작하는 딥러닝] #2 퍼셉트론

** 퍼셉트론 여러 신호를 입력(x1, x2) 받아 하나의 신호를 출력(y) 하는 알고리즘 가중치(w1, w2)는 출력 신호에 대해 영향을 끼치는 정도를 정한다. ** 논리 회로를 퍼셉트론으로 표현 가중치 w와 임계값 θ를 적절하게 조정하여 논리회로 AND, NAND, OR 등을 구현할 수 있다. ** 편향(bias) 도입 기존의 식에서 θ 대신 편향(bias)을 의미하는 b를 좌변에 포함시키면 아래와 같은 식이 나온다. 편향은 뉴런이 얼마나 쉽게 활성화되는지를 결정하는 요소이다. ** (단일) 퍼셉트론의 한계 직선이 아닌 곡선으로 활성의 경계선을 생성하여 비선형 영역을 표현하려면 다층 퍼셉트론을 사용해야 한다.

2021.06.17