Week2_뉴럴 네트워크 , MLP

 

딥러닝이란 무엇일까 ?

인공지능의 정의는 매우 광범위하다. 간단하게 사람의 지능, 사고의 과정을 모방한 모든것을 '인공지능'이라고 할 수 있다. 

그 중에서도 딥러닝은 Neural Network의 구조를 사용한 인공지능이다. 이 점을 유의하며 MLP에 대해 정리해보겠다.

 

 

Multi-Layer Perceptron

 

Neural Network라는 이름을 갖게 된 이유는 딥러닝의 기본 단위하고 할 수 있는 Perceptron 의 구조 때문이다.

 

그림의 왼쪽은 인간의 신경게를 구성하는 신경 세포이다.

어떤 자극을 입력 받았을때 그거를 활성화시키고 다음 세포로 전달하고 등등... 

이런 일련의 과정을 뉴런은 반복한다.

 

Perceptron의 개념도 뉴런으로부터 왔다.(?) 정확히 같은 기능을 하는것은 아니지만, 활성화 함수가 입력(자극)을 적절하게 조절하며 다음 퍼셉트론으로 전파한다.

하지만 역전파같은 과정이 없기때문에 딥러닝은 인간의 신경계를 모방했다! 라고 딱잘라서 말하기에는 무리가 있다.

 

따라서 MLP, 다층퍼셉트론을, 특정 함수를 근사하기 위해 비선형 함수를 연속적으로 사용하는 모델이라고 개념을 정리하겠다.