Perceptron

Perceptron 개념

• 인간의 신경 세포를 알고리즘화 한 것, 딥러닝의 기본 개념
• N개의 입력을 받아 1개의 신호를 출력한다
• 신호가 임계값보다 크면 1을 출력, 임계값보다 작으면 0을 출력한다.
  (정보 전달 기능은 없음)

• 위위 그림에서 원은 Node or Neuron 라 지칭하며, 선은 Edge라고 지칭한다.
• Node에서 다음 Node로 정보가 전달될 때 가중치 /(w_1 \ w_2/)가 곱해져 전달된다.
• 전달되는 값과 가중치가 곱해진 값  /(w_1 \ x_1/)의 합  /(w_1 \ x_1 +w_2 \ x_2/)이 임계값 \(\theta\)보다 크면 1, 작으면 0이 출력된다.

퍼셉트론 수식 표현 

$$ y= \begin{cases} 0 \quad (w_1x_1 + w_2x_2 \leq \theta) \\ 1 \quad (w_1x_1 + w_2x_2 > \theta) \end{cases} $$

 

Perceptron Python Code

def perceptron(x1, x2, w1, w2, theta):
	y = w1*x1 + w2*x2
        
	if y > theta:
		return 1
	elif y <= theta:
		return 0