퍼셉트론 (Perceptron)

퍼셉트론(Perceptron)은 인공 신경망의 한 종류로, 단일 층의 뉴런으로 구성된 간단한 이진 분류기입니다. 퍼셉트론은 입력값을 받아서 가중치를 곱한 후, 활성화 함수를 통해 출력값을 계산합니다. 이를 통해 입력 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 분류하는 데 사용됩니다.

1. 구조:

퍼셉트론은 입력값과 가중치를 곱한 값에 편향을 더한 후, 활성화 함수를 적용하여 출력값을 계산합니다. 일반적으로 활성화 함수로는 계단 함수가 사용됩니다. 여기서 입력값은 특성(feature)을 나타내며, 가중치는 각 특성의 중요도를 나타냅니다.

2. 동작 방식:

1. 가중치와 편향 계산:
   • 입력값과 가중치를 곱한 후, 편향을 더하여 가중합을 계산합니다.
2. 활성화 함수 적용:
   • 계단 함수와 같은 활성화 함수를 사용하여 가중합을 비선형적으로 변환합니다.
   • 가장 일반적으로 사용되는 계단 함수는 Heaviside step 함수이며, 출력값은 입력값의 임계값을 기준으로 0 또는 1로 분류됩니다.
3. 학습:
   • 퍼셉트론은 주어진 입력값에 대해 올바른 출력값을 예측할 수 있도록 가중치를 조정하는 과정을 거칩니다.
   • 학습 알고리즘은 주로 퍼셉트론 학습 규칙(Perceptron Learning Rule)이라고 불리는 방법을 사용합니다.
   • 이 규칙은 오분류된 샘플에 대해 가중치를 조정하여 올바른 분류를 가능하게 합니다.

3. 특징:

• 퍼셉트론은 단층 신경망(Single-layer Neural Network)로 간단하며, 선형 분류 문제에 적합합니다.
• 입력값이 선형 분리 가능한 경우에만 수렴 보장이 있습니다. 이는 XOR 문제와 같이 비선형 문제를 해결하기에는 한계가 있습니다.
• 다층 퍼셉트론(Multi-layer Perceptron, MLP)은 여러 개의 퍼셉트론을 여러 층으로 쌓아 구성한 신경망으로, 비선형 문제를 해결할 수 있습니다.

4. 역사:

• 퍼셉트론은 1957년에 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)에 의해 제안되었습니다.
• 초기에는 단층 퍼셉트론으로만 구성되었으며, 선형 분류 문제에 대해서만 학습이 가능했습니다.
• 그러나 1969년, 마빈 민스키(Marvin Minsky)와 세모어 페퍼트(Seymour Papert)에 의해 XOR 문제와 같은 비선형 문제를 해결할 수 없다는 한계가 제기되었습니다.

5. 활용:

• 퍼셉트론은 초기에는 단층 신경망으로 이진 분류 문제에 사용되었습니다.
• 현재는 다층 퍼셉트론(Multi-layer Perceptron, MLP)과 같은 심층 신경망이 더 널리 사용되며, 이미지 분류, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

퍼셉트론은 인공 신경망의 초기 형태 중 하나로서, 현재의 딥러닝과 같은 고급 신경망 모델의 기반이 되는 중요한 개념 중 하나입니다.