퍼셉트론(Perceptron) – 초기 신경망 모델 이해하기
퍼셉트론의 구조
퍼셉트론은 기본적으로 입력층과 출력층만을 갖는 단일층 신경망입니다. 입력층에서는 여러 개의 입력 뉴런이 있으며, 각 입력값은 가중치와 결합됩니다. 가중치는 각 입력 값에 중요도를 부여하는 값으로, 학습을 통해 조정됩니다. 출력층은 단일 뉴런으로 구성되어 있으며, 입력 값을 가중치와 결합한 후 활성화 함수를 통해 출력 값을 계산합니다. 퍼셉트론의 주요 목표는 입력 값에 대한 출력 값을 정확하게 예측하는 것입니다.
퍼셉트론의 학습 과정
퍼셉트론은 지도 학습(Supervised Learning) 방식으로 학습됩니다. 먼저, 퍼셉트론은 학습 데이터를 바탕으로 초기 가중치를 설정한 후, 예측값을 계산합니다. 그 후, 실제 값과의 차이인 **오차(Error)**를 계산하여 가중치를 수정합니다. 이때 사용되는 알고리즘은 **경사하강법(Gradient Descent)**의 변형으로, 가중치 업데이트를 통해 오차를 최소화하는 방향으로 학습이 이루어집니다. 학습은 여러 번 반복되며, 가중치가 최적화될 때까지 진행됩니다.
퍼셉트론의 활성화 함수
퍼셉트론에서 사용되는 활성화 함수는 **단계 함수(Heaviside Step Function)**입니다. 이 함수는 입력값이 특정 임계값을 넘으면 출력값을 1로 설정하고, 임계값 이하일 경우에는 출력값을 0으로 설정합니다. 즉, 퍼셉트론은 이진 분류 문제에서 두 가지 클래스(예: 0 또는 1, 참 또는 거짓)로 데이터를 분류하는 데 사용됩니다. 활성화 함수는 퍼셉트론이 비선형 문제를 해결할 수 없게 만드는 한계를 가지게 되며, 이로 인해 퍼셉트론은 선형적으로 구분 가능한 문제에만 적합합니다.
퍼셉트론의 한계
퍼셉트론은 단층 신경망으로, 선형적으로 구분 가능한 문제만 해결할 수 있습니다. 즉, 비선형 문제를 해결하기에는 한계가 있습니다. 대표적인 예로 XOR 문제는 퍼셉트론으로 해결할 수 없습니다. XOR 문제는 입력 값이 서로 다를 때만 출력이 참이 되므로, 선형 경계로는 구분할 수 없는 데이터입니다. 이러한 한계 때문에 퍼셉트론은 **다층 신경망(Multi-layer Perceptron, MLP)**의 발전을 이끌었으며, 이는 비선형 문제를 해결할 수 있는 다층 구조의 신경망으로 발전하게 됩니다.
퍼셉트론의 발전과 영향
퍼셉트론은 딥러닝의 발전에 중요한 기초가 되었으며, 신경망 이론의 초석을 다졌습니다. 퍼셉트론의 단층 모델은 간단한 문제 해결에는 유용하지만, 복잡한 문제에서는 한계를 보였습니다. 이를 해결하기 위해 **다층 신경망(Multi-layer Perceptron, MLP)**과 같은 심층 신경망이 개발되었고, 이는 현대의 딥러닝 모델로 발전하게 됩니다. 퍼셉트론의 발전은 딥러닝의 핵심 개념인 **역전파(Backpropagation)**와 다층 네트워크의 중요성을 이해하는 데 중요한 역할을 했습니다.