02.7 정리

이번 장에서는 퍼셉트론을 배웠습니다. 퍼셉트론은 간단한 알고리즘이라 그 구조를 쉽게 이해할 수 있습니다. 퍼셉트론은 다음 장에서 배울 신경망의 기초가 됩니다. 그러니 이번 장에서 배운 것은 아주 중요합니다.

마법 고양이 지니가 칠판 가득 퍼셉트론의 정의, 가중치와 편향, 다층 구조의 특징을 정리하며 최종 요약을 완성합니다.

이번 장에서 배운 것

• 퍼셉트론은 입출력을 갖춘 알고리즘이다. 입력을 주면 정해진 규칙에 따른 값을 출력한다.
• 퍼셉트론에서는 ‘가중치’와 ‘편향’을 매개변수로 설정한다.
• 퍼셉트론으로 AND, OR 게이트 등의 논리 회로를 표현할 수 있다.
• XOR 게이트는 단층 퍼셉트론으로는 표현할 수 없다.
• 2층 퍼셉트론을 이용하면 XOR 게이트를 표현할 수 있다.
• 단층 퍼셉트론은 직선형 영역만 표현할 수 있고, 다층 퍼셉트론은 비선형 영역도 표현할 수 있다.
• 다층 퍼셉트론은 (이론상) 컴퓨터를 표현할 수 있다.

도로시가 ‘CHAPTER 2 COMPLETE’라고 쓰인 반짝이는 챕터 완료 메달을 들고 함박웃음을 짓습니다. 토토 역시 꼬리를 세차게 흔들며 기뻐합니다.

지니, 도로시, 토토가 신나게 하이파이브를 하며 다음 목적지인 ‘신경망(Neural Networks)’을 향해 활기차게 발걸음을 옮깁니다.