6. 단층퍼셉트론의 문제점

우리 뇌는 수많은 신경세포(뉴런)으로 이루어지고, 각 신경세포들끼리 연결되어 거대한 네트워크를 이룬다. 이것을 신경망이라고 부름

💡 뉴런 : 신호를 전달하는 세포

우리 몸의 5대 감각을 통해 입력이 들어오면, 뉴런을 통해 신호가 전달

과학자들은 이러한 인간의 뇌에 영감을 받아 인공신경망에 대한 연구 시작

인공신경망은 퍼셉트론 기반으로 발전

퍼셉트론(단층퍼셉트론)

퍼셉트론이란 입력이 주어졌을때 0또는 1이라는 출력이 나오는 가장 기본적인 인공신경망을 의미

💡 Perceptron = Perception + Neuron

Perception : 무언가를 인지하는 능력

Neuron : 감각 입력 정보를 의미있는 정보로 바꿔주는 뇌에 있는 신경 세포

즉, 퍼셉트론은 생물학적 뉴런이 감각 정보를 받아 문제를 해결하는 원리를 따라한 인공 뉴런을 말함

퍼셉트론이 아웃풋을 내는 원리

Y = Σ(가중치 * 입력) + 편향

이들을 모두 더한 값이 임계값(0)보다 크다면 뉴런이 활성화되어 1출력, 작다면 0출력

💡 1 : 신호가 흐른다

0 : 신호가 흐르지 않는다

임계값 : 뉴런에서 보내온 신호의 총합이 정해진 한계를 넘어설 때 1을 출력하는데, 그 한계

퍼셉트론은 인풋을 받으면 가중치에 따라 가중합을 계산하고, 그 값이 특정 기준(임계값)을 만족하면 1, 아니면 0 으로 결과를 돌려주는 방식

💡 가중치란?

뉴런이 모든 입력을 평등하게 받아서 처리하는 것이 아니다. 어떤 입력값은 비중을 더해 받고, 어떤 입력 값은 비중을 줄여 받는데, 이것이 가중치의 역할이다.

<가중치 조절 방법>

가중치는 퍼셉트론의 오류가 최소화될 수 있는 방향으로 가중치를 조금씩 조정해감

💡 가중치를 너무 크게하면? → 넘어가버림

가중치를 너무 작게하면? → 느림

여기서 더 정확도를 높이기 위해 편향을 포함시켜 미세한 조정을 해줌

퍼셉트론의 한계

퍼셉트론은 직선을 그어 데이터를 나눌 수 있는 선형 분류기

즉 데이터가 다음과 같이 있을 때 퍼셉트론은 직선을 하나 그어서 데이터를 나눌 수 있음