5. 딥러닝

1. 뉴런

 

1-1. 생물학적 뉴런

• 인간의 뇌는 수십억 개의 뉴런을 가지고 있음
• 뉴런은 화학적, 전기적 신호를 처리하고 전달하는 연결된 뇌신경 세포

 

1-2. 인공 뉴런

• 1943년에 워렌 맥컬록, 월터 피츠가 단순화된 뇌세포 개념을 발표
• 신경 세포의 이진 출력을 가진 단순한 개념 -> 논리 게이트라고 설명
• 생물학적 뉴런의 모델에 기초한 수학적 기능으로 각 뉴런이 입력을 받아 개별적으로 가중치를 곱하여 나온 합계를 비선형 함수로 전달하여 출력을 생성

 

2. 퍼셉트론(Perceptron)

• 1957년 인공 신경망의 가장 기본적인 형태로 처음 소개됨
• 입력과 출력을 가진 단일 뉴런 모델을 기반
• 초기에 기계 학습 알고리즘 중 하나로 이진 분류 문제를 해결하기 위해 설계

 

2-1. 논리 회귀(단층 퍼셉트론)로 AND 문제 풀기

 

 

2-2. 논리 회귀(단층 퍼셉트론)로 OR 문제 풀기

 

 

2-3. 논리 회귀(단층 퍼셉트론)로 XOR 문제 풀기

 

 

 

2-4. 다층 퍼셉트론으로 XOR 문제 풀기

• 여러 개의 은닉층을 만들어 해결