퍼셉트론, 뉴런 네트워크의 모방 ( 인공지능 기초 #1 )

퍼셉트론은 신경망(딥러닝)의 기원이 되는 알고리즘 입니다.
퍼셉트론의 구조를 배우면 신경망과 딥러닝의 기초를 닦을 수 있습니다.

 

인공신경망(artificial neural network 아티피셜 뉴럴 네트워크) = 수학적으로 뉴런 네트워크를 모방해서 만든 것

 

아티피셜 뉴럴 네트워크가 뉴런 네트워크의 무엇을 모방해서 만들었는지 알아보자.

 

 

 

 

우선 우리의 몸은 무언가를 만졌을 때 전기신호가 뉴런 네트워크를 타고, 중추신경계, 뇌 등 까지 전기신호가 전달이 됨.

 

빨간색 파랑색 구분도 전기신호가 뉴런 네트워크를 타고 뇌까지 전달되는 것

 

 

 Dendrite : 이웃 뉴런에서 전기신호를 받는다.

 

Synapse : 전기신호의 세기를 재 조정하는 역할을 한다.

 

Soma ( cell body ) : 여러 전기신호를 합친다.

 

Axon : Soma의 전위가 일정 이상이 되면 이웃 뉴른으로 전기 신호를 보낸다.    ... -->> 전위가 일정 이상이 되지 않으면 신호가 전달이 되지않고 죽는다.

 

이 과정이 계속해서 반복이 되어서 전기신호가 손끝 발끝에서부터 뇌 또는 중추신경계로 전달이 되어 우리가 뜨겁다. 차갑다 등을 느끼게 된다.

 

 

퍼셉트론은 이러한 뉴런네트워크를 수학적으로 모델링해서 만든 것이다.

 

x1과 x2는 들어오는 전기 신호의 세기를 나타낸다.   [ x1 =1, x2 = 2 >> 두번째 들어온 전기신호가 2배더 강한 것 ]

 

w1,w2 : 가중치   [ Synapse : 전기신호의 세기를 재 조정하는 역할을 한다. 시냅스의 역할을 해준다 ]

 

가중치는 1미만이면 전기신호를 감축, 1초과이면 전기신호를 증폭 

 

w1x1 + w2x2 : 두 전기신호를 더한다. [ Soma ( cell body ) : 여러 전기신호를 합친다. ] 

 

y = 0 or 1 : 임계값을 넘으면 전달하고, 넘지않으면 죽여라 [ Axon : Soma의 전위가 일정 이상이 되면 이웃 뉴른으로 전기 신호를 보낸다. ]

 

위에서 볼 수 있듯이 퍼셉트론은 결국 뉴런 네트워크를 모방하여 만들어 졌다.

 

 

 

 

 

www.youtube.com/watch?v=W8_ktKKyW5A