퍼셉트론이란?

퍼셉트론알고리즘은 프랑크 로젠블라트가 1957년 고안한 알고리즘입니다.

이 알고리즘은 딥러닝의 기원이 되는 알고리즘입니다.

퍼셉트론은 다수의 신호를 입력받아 하나의 신호를 출력합니다.

위의 그림을 보면 좀 더 쉽게 이해 할 수 있습니다.

여러 input값이 하나의 output으로 향하고 있습니다. 

그림은 1개의 뉴런으로 구성된 출력층을 나타낸 것입니다.

뉴런의 개수는 늘어날수 있습니다.

input의 x로 시작하는 값들은 입력 신호를 뜻합니다.

output은 출력 신호입니다.

w로 시작하는 값들은 가중치라는 값입니다. 

이 가중치값들은 input의 입력신호를 output의 뉴런으로 보낼 때 입력 신호에 곱해지게 됩니다.

x0 x w0

x1 x w1

x2 x w2

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이런식으로 곱해집니다.

각각의 값들의 총합이 정해진 한계를 넘어서면 1을 출력합니다.(뉴런 활성화)

식으로 나타내면 위와 같습니다.

식을 풀이하자면

예를 들어 2개의 입력값이 있다고 할 때  각각의 값을 가중치와 곱하고

더한 값이 임계값 0보다 작거나 같으면 출력 x

임계값 1보다 크면 출력됩니다.