728x90 DeepLearning1 [Deep Learning][Deep Learning for Scratch] 퍼셉트론(Perceptron) 사이토 고키, 「밑바닥부터 시작하는 딥러닝」, 개앞맵시, 한빛미디어, Chapter 2의 내용을 정리하고 공부한 페이지입니다. 퍼셉트론(Perceptron) - 다수의 신호를 받아 하나의 신호를 출력한다. - 흐른다 / 흐르지 않는다 두 가지 값을 가질 수 있다. (1 또는 0) - 신경망의 기원이 되는 알고리즘이다. 입력 신호가 뉴런에 보내질 때 각각 고유한 가중치가 곱해진다. 뉴런에서 보내온 신호의 총합이 정해진 한계를 넘어설 때만 1을 출력하고, 그 한계를 임계값(θ)라고 한다. → 가중치가 클수록 해당 신호가 더 중요하다는 뜻이다. θ를 -b로 치환하여 식을 작성하면, 오른쪽 수식과 같다. 이때, b는 편향이라고 하고 가중치를 곱한 값과 편향을 합하여 0을 넘으면 1을 출력하고 그렇지 않으면 0을.. 2021. 7. 26. 이전 1 다음 반응형
