데이터 과학

멀티레이어 퍼셉트론(Multilayer Perceptron, MLP)은 현재 딥러닝의 시작이고, XOR Problem을 해결 했던 알고리즘입니다. 이후에, 오류역전파(error - Back Propagetion)이 나오면서 알고리즘의 완성도가 높아졌습니다. 기본적인 이론은 여러 개의 은닉층(hidden layer)을 가진 다층 퍼셉트론(multi-layer perceptron)입니다. MLP는 입력층(input layer)과 출력층(output layer) 사이에 여러 개의 은닉층을 갖는데, 각 은닉층은 여러 개의 뉴런으로 구성되어 있습니다. 각 은닉층의 뉴런은 입력값과 가중치(weight)의 곱을 계산한 후, 활성화 함수(activation function)를 거쳐 출력값을 계산합니다. 다수의 은닉층이..

퍼셉트론 (Perceptron)의 원리는 간단합니다. 구글링에서 퍼셉트론을 입력하면 많은 내용들이 나오는데 간단한 논리회로를 이용한 선형방정식입니다. 논리합인 OR회로를 보면 하나라도 1이 있으면 전부 True가 되는 결과입니다. 논리곱인 AND회로를 보면 하나라도 0이 있으면 전부 False를 만들어 낼 수 있습니다. 이것은 멀티플렉서와 같은 컴퓨터 하드웨어를 구성하는 논리회로의 구성인데 간단한 가산기를 만들때 사용되며 연산장치를 하드웨어적으로 구성하여 컴퓨터를 0과 1인 디지털 구조로 만들어내는데 기반을 한 회로입니다. 보통 진리표로도 많이들 나타내는데 진리표는 다음과 같습니다. 간단한 원리입니다. 이렇게 입력값 2개를 가지고 학습(Training)을 하면 OR에 대한 학습과 AND에 대한 학습으로 ..