인간의 신경망과 퍼셉트론

생물학적 뉴런

• 뉴런(Neuron): 신경망의 기본 단위로, 입력 신호(전기적 자극)를 받아 전압으로 바꾸고, 전압이 임계값(Threshold) 이상이면 활성화되어 출력 신호를 다음 뉴런에 전달.
• 구성 요소:
  • Dendrite: 입력을 받음
  • Soma: 입력을 종합
  • Axon: 출력 전달

퍼셉트론(Perceptron)

• 인간 뉴런을 모방한 인공 뉴런 모델

• 1957년 Frank Rosenblatt이 제안

• 인공신경망 구축 → ANN(Artificial Neural Network)

  

  

  • 입력 x₁~x₄와 가중치 w₁~w₄를 각각곱한 후에 바이어스 b를 더하여 합산한 뒤 **활성화 함수 f()**를 통해 출력 y 생성

퍼셉트론의 구성 요소

• 입력층(Input layer; Dendrite): 여러 개의 입력 $X_i$
• 가중치(Weight; Soma): 각 입력에 곱해지는 학습 가능한 값 $w_i$
• 활성화 함수(Activation Function; Axon):

  • 계단 함수(Step Function):

    

  • 임계값 θ: 임계 이상이면 1, 아니면 0을 출력

→임계값 대신에 **편향(Bias)**을 사용해서 처리할 수 있음; 수식 단순화 가능

• 출력값은 선형 회귀와 같이 볼 수 있음