Perceptron

초기 형태의 인공신경망
다수의 입력으로부터 하나의 결과를 내보냄
가중치곱의 합이 임계점을 넘으면 1을 출력, 아니면 0을 출력.

$if{\sum }_i^n{W}_i{x}_i\ge \theta \to y=1$
$if{\sum }_i^n{W}_i{x}_i<\theta \to y=0$
$\theta$ 좌변으로 넘기고 $b$ 로 변경

$if{\sum }_i^n{W}_i{x}_i+b\ge 0\to y=1$
$if{\sum }_i^n{W}_i{x}_i+b<0\to y=0$
$b=(-\theta )$ 자료에서 생략되더라도 편향또한 최적의 값을 찾아야 할 변수

Logistic Regression vs Perceptron

Logistic Regression : $Sigmoid({\sum }_i^n(W_i{x}_i+b))$
Perceptron : $Step({\sum }_i^n(W_i{x}_i+b))$

• Single-Layer Perceptron
• Multi-Layer Perceptron (MLP)