퍼셉트론(Perceptron)

I. 퍼셉트론의 개요

가. 퍼셉트론(Perceptron)의 정의

   - 다수의 binary 입력값으로 이루어진 입력층에서 하나의 binary 출력값을 내기 위한 신경망 모델을 기초로 하는 학습 알고리즘

   - 시각과 뇌의 기능을 모델화한 학습기능과 지적 동작기능을 가진 패턴 인식 기계

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II.  단층 퍼셉트론

	센서층	- 단순히 환경의 센서 역할을 담당
	결합층	- 센서층에서 생성된 신호들을 결합층과 연결
	반응층	- 학습을 담당하는데 결합층과 반응층 사이의 연결들은 가변적인 연결 강도로 이루어짐

- 한계: 퍼셉트론의 신뢰성 할당 문제, 세 개 이상의 패턴 입력 시 처리 불가능

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III. 다층 퍼셉트론

가. 다층 퍼셉트론의 정의

   - 입력층과 출력층 사이에 하나 이상의 은닉층을 가지는 전방향 신경회로망

나. 다층 퍼셉트론의 개념도