딥러닝 5 - 퍼셉트론 이해하기 2 : 퍼셉트론 종류별로 실습해보기

이어서 퍼셉트론에 대해 학습해 본다.

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단일 퍼셉트론과 다중 퍼셉트론에 대하여

 

 

퍼셉트론 가장 초기에 제안되었던 함수를 계단 함수라고 부른다. 0을 기준으로 0보다 크면 1, 0보다 크면 1이 출력된다. 요즘에는 Step function을 사용하지 않고 다양한 함수를 사용한다.

 

 

 

 

 

 

입력층은 실제 연산은 하지 않고 데이터가 몇 개가 들어가는지 표시하는 층이다. 총 3개의 데이터가 들어간다고 표시되어 있다. 중간층은 실제 학습을 하는 층으로 퍼셉트론이 들어간다. 이 층이 숨겨져 있기에 은닉층이라 부르기도 한다. 출력층도 퍼셉트론이다. 여기서는 3개의 데이터가 들어가면 2개의 데이터가 나오게 설계했다.

 

 

 

멀리 퍼셉트론의 특징

 

퍼셉트론이 늘어날수록 파라미터가 많아져 학습 시간이 오래 걸린다. 선형 모델에서 보았듯이 입력 특성이 하나만 들어가는 것과 둘 이상 들어가는 것 중 둘 이상 들어가는 것이 기억할 수 있는 능력이 더 좋다. 퍼셉트론에서도 파라미터가 늘어날수록 기억 능력이 향상된다.

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퍼셉트론 실습해 보기

 

 

 

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이제 Keras를 활용해 XOR MLP를 만들어보겠다.

 

 

 

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학습을 마치고

지난 시간에 배운 퍼셉트론 개념 학습에 이어 이번에는 직접 적용해 보는 실습을 진행했다. 자세한 내용은 다 이해하지 못했지만 그것까지 처음 학습할 때는 70% 이상 이해했으면 넘어가는 편이다.

나머지는 다음에 책을 통해 더 이해할 수 있을 것 같다.