728x90 퍼셉트론2 [DL] 퍼셉트론(perceptron) - '맥컬록-피트 뉴런(MCP)' 1943년 워랜 맥컬록 & 윌터 피츠 : AI를 설계하기 위해, 생물학적 뇌가 동작하는 방식을 이해하려는 시도 → 간소화된 뇌의 뉴런 개념 발표 신경세포를 이진 출력을 내는 간단한 논리 회로로 표현 - Perceptron 1957년 프랭크 로젠 블렛 : MCP 뉴런 모델을 기반으로 퍼셉트론 학습 개념을 처음 발표 자동으로 최적의 가중치를 학습하는 알고리즘 제안 가중치는 뉴런의 출력 신호를 낼지 말지를 결정하기 위해 입력 특성에 곱하는 계수 입력을 받아 계산한 후 출력을 반환하는 구조 활성화함수 : 뉴런의 출력 값을 정하는 함수 뉴런에서 학습할 때 변하는 것은 가중치 가중치는 처음에 초기화를 통해 무작위 값을 넣고 학습과정에서 일정한 값으로 수렴 학습이 잘 된다는 것은 좋.. 2021. 5. 13. [ML] 머신러닝 모델(퍼셉트론, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신) - 퍼셉트론(Perceptron) 여러 개의 입력을 받아 각각의 값에 가중치를 곱한 후, 모두 더한 것이 출력되는 모델 신경망이나 딥러닝의 뿌리가 되는 모델 선형 분리 불가능 문제에는 수렴하지 못함 - 로지스틱 회귀 : 분류를 확률로 생각하는 방식 퍼셉트론의 간단함은 유지된 채, 선형 분리 불가능한 문제에서도 적용 가능 어느 클래스에 분류 되는 지 구하는것 이를 구하기 위해 함수가 필요 → 로지스틱 시그모이드 함수(S자 모양) 시그모이드 함수 모양을 파이썬으로 구현 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 시그모이드 함수 정의 def sigmoid(z) : return 1.0 / (1.0 + np.exp(-z)) # exp : numpy의 지수함수 z.. 2021. 5. 11. 이전 1 다음 728x90
