사람을 따라서 만들자 - Perceptron
- 사람이 할 수 있는 일들을 기계가 했으면 좋겠다는 생각. 사람이 어떻게 동작하는지 알아내고 그것을 구현해야겠다는 생각을 한 사람들이 있었다 .
- 사람의 신경인 뉴런은 신호들을 받은 뒤, 출력을 하기도 하고 하지 않기도 한다. 이를 기계적으로 구현한 것이 Perceptron이다.
- Perceptron의 구조는 다음과 같다. 여러개의 input을 조합해서 0과 1을 출력한다.
- Activation Funtion이라는 것은 출력의 기준을 설정하는 것이라고 생각하면 된다. 여러 input 값들을 합쳐서 10이 넘으면 1을 출력하고 넘지못하면 0을 출력하자. 라는 것처럼 기준점을 마련해주는 함수이다. 초창기에는 Step Function이라는 함수를 사용했다.
- 계단함수라고도 불리는 Step Function이다. Input 값들의 조합이 일정 기준을 넘을 경우에만 출력하게끔 만들어 주는 함수이다.
Perceptron으로 문제를 풀어보자
- 가장 기본적인 Gate인 And Gate는 input 값들이 모두 다 1일 경우에만 1을 출력하고 그 외에는 0을 출력하는 회로이다. Perceptron의 특성상 하나의 선으로 결과들을 구별해 낼 수 있다면 큰 문제없이 풀어낼 수 있다.
- 0과 1이 하나의 선으로 구별할 수 있는 And/OR Gate 는 큰 문제가 되지 않았다. 하지만 인공신경망의 첫 침체기를 가져온 XOR Gate는 어땠을까?
- XOR Gate의 경우 And/OR Gate와 달리 하나의 선으로 0과 1을 구분할 수 없었다. Perceptron이 간단한 XOR Gate 문제도 풀지 못하며 인공신경망 기술은 첫 침체기를 맞게된다.