반응형
728x170
에서 공부한 것을 바탕으로 정리해놓은
https://excelsior-cjh.tistory.com/169
이 분이 정리해놓았다. 그냥 책이랑 같다.
나는 내 식으로 다시 정리해보려고 한다.
이름을 왜 퍼셉트론으로 지었는지는 아직도 의문이다.
아무튼
다시 이해해보자
퍼셉트론은 0과 1을 표현할 수 있다.
기본적으로 2가지 정보를 이용해서 가중치를 적용해 0을 출력할지 1을 출력할지 결정한다.
여기서 편향은 출력에 지대한 영향을 끼치는 요소로서 퍼셉트론이 활성화되는 정도를 알아내는 척도가 된다.
AND, NAND, OR의 논리회로를 구현할 수 있지만 퍼셉트론 자신 혼자서는 XOR을 구현하지 못한다.
하지만 기존의 논리회로를 이용해서 다시 출력된 값에 대해서 퍼셉트론을 적용하면 XOR도 구현할 수 있다.
** 기존의 것을 이용해 새로운 것을 만든다. 복잡한 것을 만든다.
728x90
반응형
그리드형
'데이터 사이언스(Data Science) > 딥러닝, Deep Learning, 심층학습' 카테고리의 다른 글
CNN, Covolutional Neural Network, 합성곱 신경망이란? (0) | 2021.09.23 |
---|---|
신경망 기본 원리 - 합성함수 (2) | 2021.09.10 |
LSTM, Long Shor Term Memory ; RNN 확장 신경망 (0) | 2021.01.13 |
RNN, Recurrent Neural Network; 순환 신경망이란? (0) | 2021.01.07 |