복습용

perceptron은 신경망의 기원이 되는 알고리즘으로, 신경망과 딥러닝으로 나아가는데 배경이 되는 알고리즘이다. 오래된 알고리즘이지만 제대로 이해해보자. 1.1 Perceptron의 정의 perceptron은 다음 요소들에 의해 정의되는 알고리즘 모델이다. 입력(x) 가중치(w) 출력(y) 임계값(t) 이 때 입력은 n차원의 벡터일 수 있고, 가중치 w는 이 입력과 동일한 차원을 가져야 한다. 이 때 출력은 입력과 가중치의 내적인 x*w가 설정한 임계값 t를 넘을 경우 1, 임계값 t를 넘지 않을 경우 0이 된다. 다음 은 이런 perceptron을 그림으로 나타낸 것이다. x의 weighted sum이라는 용어는 x와w의 내적을 말한다. 1.2 Perceptron으로 논리 회로 만들기 이렇게 기본적으..