퍼셉트론(Perceptron)의 개념 & 구조

퍼셉트론(Perceptron)

신경망을 이루는 가장 기본 단위

다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력하는 구조

레고의 블록과 비슷

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1. 가중치(Weight) - 편향(bias) 연산

가중합(Weighted Sum)

입력된 신호를 각각의 가중치와 곱하고 그 결과를 더해주게 되는 퍼셉트론의 첫 번째 단계 

import numpy as np

input = np.array([1, 2, 3])
weight = np.array([0.2, 0.3, -0.1])

np.dot(input, weight)

0.5

입력 신호(input)에 대해 임의의 가중치(weight)를 설정

1 X 0.2 + 2 X 0.3 + 3 X (-0.1) = 0.5

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2. 활성화 함수(Activation function)

계산된 가중합을 얼마 만큼의 신호로 출력할지 결정