[인공지능 AI] 뉴런과 퍼셉트론(퍼셉트론의 구조)

퍼셉트론(Perceptron)

프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)가 1957년에 제안한 초기 형태의 인공 신경망으로 다수의 입력으로부터 하나의 결과를 내보내는 알고리즘이다. 퍼셉트론은 실제 뇌를 구성하는 신경 세포 뉴런의 동작과 유사하다.

 

인간의 뉴런

신경세포의 뉴런은 수상돌기(가지돌기)를 통해 신호를 받아들이고, 이 신호가 일정치 이상의 크기를 가지면 축삭돌기를 통해서 신호를 전달한다.  

초기 퍼셉트론의 구조

 

퍼셉트론은 그림과 같이 다수의 입력을 받는다. 신경 세포 뉴런의 입력 신호와 출력 신호가 퍼셉트론에서 각각 입력값과 출력값에 해당된다. 가중치는 실제 신경 세포 뉴런에서의 신호를 전달하는 축삭돌기의 역할을 한다. 각각의 인공뉴런에서 보내진 입력값 x는 각각의 가중치 w과 함께 종착지인 인공 뉴런에 전달된다. 이때 가중치의 값이 크면 클수록 해당 입력값이 중요하다는 것을 의미한다.