퍼셉트론(perceptron)이란? (가중치와 편향)

퍼셉트론은 초기 형태의 인공 신경망으로 다수의 입력으로부터 하나의 결과를 내보내는 알고리즘이다.

 

실제 뇌를 구성하는 신경 세포인 뉴런의 동작과 유사해서 뉴런의 모양에 빗대어 설명하는 경우가 많다.

 

1. 가중치와 편향

 

신호를 받는 뉴런은 단순하게 하나의 뉴런에서만 신호를 전달 받는 것이 아니라 여러 뉴런에서 신호를 전달 받는다.

 

인공신경망도 신호를 전달하는 역할만 하는 것이 아니라 신호의 세기를 변경해서 전달하는데

 

이 때 사용되는 용어가 가중치(weight)와 편향(bias)이다.

 

앞 쪽 뉴런에서 뒤 쪽 뉴런으로 전달되는 신호의 세기는 전달되어져 오는 신호의 값에

 

가중치를 곱하고 편향을 더해서 다음 뉴런으로 전달하게 된다.

 

이러한 이유로 인공신경망에서는 가중치와 편향이 중요하고

 

각각의 뉴런을 잇는 가중치가 어떠한 값을 가졌는지에 따라 학습이 잘 된 신경망인지, 그렇지 않은 신경망인지 구분된다.

 

"인공신경망이 학습한다" →"가중치와 편향값을 각 데이터에 맞게끔 정교하게 맞추어 간다"

 

• 가중치(weight) : 값의 중요도를 표현하기 위한 도구
• 편향(bias) : 가중치를 거쳐 변환된 신호의 세기

 

 

 

서로 얽혀 있는 뉴런은 전달되는 전기신호가 역치(action potiential) 이상의 값을 경우만 다음 뉴런으로 신호를 전달한다.

 

이러한 역치의 개념은 인공신경망에서는 활성화(activation) 함수로서 표시된다.

 

따라서, 가중치(weight)는 입력값이 결과값에 주는 영향력을 조절하는 매개변수

 

편향(bias)는 뉴런의 활성화도를 조절하는 매개변수라고 할 수 있다.