코딩세상
[딥러닝 기초] 1장 퍼셉트론 - 다층 퍼셉트론 본문
- 1986년 첫 번째 빙하기의 끝
앞서 설명했던 것과 같이 인공지능은 비 선형적인 문제를 단층 퍼셉트론만으로는 해결할 수 없었기 때문에 1969년 첫 번째 AI의 겨울이 시작되었습니다.
1986년 다층 퍼셉트론이라는 개념이 등장하기 전까지 인공지능의 발전은 제자리 걸음을 하고 있었고, 드디어 다층 퍼셉트론이 등장하면서 XOR gate를 구현할 수 있었습니다.
이로 인해 인공지능은 다시 폭발적인 발전을 이어나갈 수 있게 되었습니다.
- 비 선형적인 문제 해결
위 사진은 단층 퍼셉트론을 나타낸 사진으로 입력층과 출력층으로만 이루어져 있는 것을 확인할 수 있습니다.
- 단층 퍼셉트론을 여러층으로 쌓아보기
그렇다면 우리가 단층 퍼셉트론을 여러층으로 쌓아보면 어떻게 될까요?
- XOR gate 예시와 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron)
위 사진과 같이 XOR gate는 NAND 와 OR 연산을 함께 사용하여 표현할 수 있게 됩니다.
앞서 포스팅에서 설명했던 것과 같이 기존의 단층 퍼셉트론의 경우 AND, OR, NAND, NOR gate를 하나씩만 사용했다면 단층 퍼셉트론을 여러개 쌓은 XOR gate는 위 사진처럼 Hidden Layer(은닉층)의 개념이 새로 도입되고 이 때 NAND, OR gate 2개가 사용되고 있다는 것을 확인할 수 있습니다.
이를 첫 번째 AI의 겨울을 끝낸 다층 퍼셉트론(Multi Layer Perceptron)이라고 합니다.
- 히든층(Hidden Layer)
앞에서 설명했던 것과 같이 기존의 단층 퍼셉트론은 입력층(Input Layer)과 출력층(Output Layer)만 존재했다면 다층 퍼셉트론에서는 히든층의 개념이 도입되게 됩니다.
이는 입력층과 출력층 사이의 모든 Layer을 묶에 Hidden Layer이라고 합니다.
- 히든층의 개수와 딥러닝
이렇게 히든층(Hidden Layer)가 3층 이상으로 구성되어 있을 때 우리는 이러한 신경망 시스템을 깊은 신경망이라는 의미의 Deep Learning이라는 단어를 사용하여 나타내게 됩니다.
- 다층 퍼셉트론이 결정할 수 있는 영역
그렇다면 이 히든층은 정확히 어떤 역할을 하게 되는 것일까요?
이러한 질문의 해답은 아래의 사진을 통해 확인할 수 있습니다.
히든층의 개수에 따라 각각의 데이터를 분류할 수 있는 영역을 보다 자유롭게 설정할 수 있게 됩니다.
# 출처
엘리스 AI 트랙 7기 - [강의자료] 퍼셉트론
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