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단순 퍼셉트론 구현 및 개념 정리1. 퍼셉트론(Perceptron)이란?퍼셉트론(Perceptron)은 인공 신경망(Artificial Neural Network)의 가장 기본적인 단위이며, 생물학적 뉴런(Neuron)을 모방한 모델입니다. 퍼셉트론은 입력 값을 받아 가중치를 곱하고, 이를 합산한 후 활성화 함수(Activation Function)를 적용하여 최종 출력을 결정하는 방식으로 동작합니다.퍼셉트론은 1958년 프랭크 로젠블랫(Frank Rosenblatt)에 의해 제안되었으며, 논리 게이트(AND, OR, NOT 등)와 같은 간단한 문제를 해결할 수 있습니다. 하지만 XOR 문제와 같은 선형적으로 분리되지 않는 문제를 해결하지 못한다는 한계가 있습니다.2. 퍼셉트론의 구조 및 동작 원리퍼셉트..

뉴런과 퍼셉트론: 기초부터 이해하기1. 뉴런이란?1.1 생물학적 뉴런딥러닝의 기초가 되는 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간의 뇌에서 영감을 받아 개발되었습니다. 인간의 뇌에는 수십억 개의 뉴런(Neuron)이 존재하며, 뉴런들은 신호를 주고받으며 복잡한 연산을 수행합니다.뉴런은 크게 다음과 같은 요소로 구성됩니다.수상돌기(Dendrite): 다른 뉴런으로부터 신호를 받아들이는 역할을 합니다.신경세포체(Cell Body): 입력된 신호를 처리하고, 특정 조건을 만족하면 신호를 전달합니다.축삭(Axon): 신호를 다음 뉴런으로 전달하는 역할을 합니다.시냅스(Synapse): 뉴런 간 연결 부위로, 신호의 강도를 조절합니다.1.2 인공 뉴런인공 신경망에서는 생물학적 ..

인공신경망(ANN)의 개념과 역사1. 인공신경망(ANN)이란?인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)은 인간의 뇌 구조에서 영감을 받아 설계된 기계 학습 모델입니다. ANN은 여러 개의 노드(Node)로 구성되며, 각 노드는 뇌의 뉴런과 유사한 역할을 합니다. 이들 노드는 서로 연결된 가중치(Weights)와 활성화 함수(Activation Function)를 통해 신호를 전달하고 연산을 수행합니다.1.1 인공신경망의 기본 구조일반적인 인공신경망은 다음과 같은 계층(Layer)으로 구성됩니다:입력층(Input Layer): 입력 데이터를 받아들이는 층은닉층(Hidden Layer): 입력 데이터를 가중치와 활성화 함수를 통해 변환하는 층출력층(Output Layer): 최종 예..