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퍼셉트론 구조와 학습 규칙퍼셉트론의 등장 배경퍼셉트론은 ‘percept(인지하다)’와 ‘neuron(뉴런)’의 합성어로, 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방한 인공 신경망이다. MCP 뉴런이 가진 여러 한계점을 극복하기 위해 만들어졌으며, 특히 데이터를 학습하고 조정하는 능력을 갖추고 있다. MCP 뉴런의 한계점과 퍼셉트론의 특징학습 규칙의 부재MCP 뉴런은 입력에 대한 가중치와 임계값을 미리 사람이 정해야 한다. 이렇게 고정된 구조는 새로운 데이터에 유연하게 대처하지 못하는 문제를 발생시킨다.해결 방안: 퍼셉트론은 학습 알고리즘을 통해 가중치를 스스로 조정한다. 즉, 학습된 데이터를 바탕으로 새로운 데이터에 대해서도 예측이 가능해지도록 설계되었다. 이를 통해 예측 성능을 지속적으로 향상시킬 수 있..

MCP 뉴런 (McCulloch-Pitts Neuron)뉴런을 모방한 인공지능의 시작인공지능을 설계할 때 인간의 지능이 가장 뛰어나다고 생각한다면, 인간의 뇌를 모방하는 것이 가장 효과적일 것이다. 뉴런의 신호 처리 방식을 이해하면 인공지능의 기초적인 동작 원리를 알 수 있다.  MCP 뉴런이란 무엇인가?1943년, 신경생리학자인 McCulloch와 수학자인 Pitts가 뉴런의 신경활동을 모방하여 최초의 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 제안했다. 이를 MCP 뉴런이라 한다.  MCP 뉴런의 작동 원리입력 신호와 출력 신호입력과 출력 신호는 0 또는 1의 이진 신호다.0은 신호가 없다는 것을 의미하고, 1은 신호가 있다는 것을 의미한다.가중치 (Weight)입력 신호와..