퍼셉트론(Perceptron) 구조

 

퍼셉트론(Perceptron) 구조

 

입력	·         실수 값을 갖는 벡터
모델 구성	·         연결 가중치 & 임계치
출력	·         1 또는 -1
학습	·         알맞은 연결 가중치를 탐색
활성함수	·         threshold를 넘으면 class 나눠야 합니다. ·         입력값과 가중치를 적용한 입력의 합을 계산하면 하나의 실수값이 됩니다. 1, 0으로 판단하게 됩니다. ·         threshold를 정해서 넘으면 1이되고 넘지 않으면 0으로 분류되어지는 데 이것을 계산함수가 하게 됩니다.

 

 

입력에 알맞은 출력이 나오도록 뉴런연결들을 수정합니다.

퍼셉트론이 학습하는 것은 적절한 연결 가중치(뉴런연결)을 찾는 것입니다.

결정영역(decision boundary)에 따라 데이터의 클래스가 결정됩니다.

 

http://bit.ly/2Wou8WQ