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인공신경망인 퍼셉트론에 대해 알아보고자 한다. 신경의 흥분이 전달되기 위해서는 뉴런에 전달되는 자극의 크기가 역치 이상이 되어야 한다. 여기서 하나의 뉴런은 y = wx + b라는 선형모델을 의미하며 노드라고 한다. ​ 퍼셉트론(Perceptron)은 프랑크 로젠블라트가 1957년에 고안한 알고리즘이다. 여기서 activation function이 나오게 되는데 이는 활성화 함수라고 하며 y = w1x1 + w2x2 + b를 의미하게 되며 w는 가중치를 의미하게 된다. 또한 신경망에 의해 생성되는 것은 이 가중치이다. 더 자세하게 말해보면 w는 가중치로 각 입력신호가 결과에 주는 영향력을 조절하는 매개변수이다. b는 편향으로 뉴런이 얼마나 쉽게 활성화하느냐를 조절하는 매개변수이다. 이러한 퍼셉트론으로 컴..

딥러닝이란? 사람의 신경망을 모방하여 기계가 병렬적 다층 구조를 통해 학습하도록 만든 기술을 말한다. 예를들면 어떠한 대상을보고 자동차라고 판단하기 위해서 사람은 다른 설명없이도 알 수 있다. 하지만 기계는 이를 할 수 없다. 하지만 이러한 판단을 할 수 있게 하는 것이 딥러닝이다. ​ 딥러닝의 기초적인 개념을 말해보면 먼저 자극 즉 전기화학적 신호가 주어진다. 그 후 뉴런이 이 자극에 의해 반응하게 되고 이에 따른 결과를 도출하게 된다. 또한 이러한 뉴런들이 여러개가 모여 신경을 구성하게 되는 원리를 이용한다. 따라서 딥러닝에서는 이 각각의 뉴런이 선형모델을 말하고 이 선형모델 y = wx + b을 의미하게 된다. ​ 여기서 2014년에 이안 굿펠로우에 의해 재밌는 개념이 대두된다. 바로 "생성적 적대..