다층 퍼셉트론 (Multi-layer Perceptron)

다층 퍼셉트론 (Multi-layer Perceptron)

 

퍼셉트론은 사람 뇌의 단일 뉴런이 작동하는 방법을 흉내내기 위해 환원 접근법 (reductionist approach)을 이용한다. 이 방법은 초기 가중치를 임의의 값으로 정의하고 예측값의 활성 함수 리턴값과 실제 결과값의 활성 함수 리턴값이 동일하게 나올 때까지 가중치의 값을 계속 수정하는 방법이다.

 

단층 퍼셉트론의 경우 AND, NAND, OR 논리회로를 계산할 수 있지만 XOR 게이트 연산을 할 수 없다. XOR 게이트는 베타적 논리합 이라 불리는 회로이다. 이 뜻은 한쪽이 1일 때만 1을 출력한다

퍼셉트론 이론은 선형 분류이다. 즉 직선을 이용한 분류는 가능하지만 XOR 게이트와 같은 경우 곡선으로 나눌 수 있기 때문에 비선형 분류이다.

 

이러한 제약사항을 보완하기 위해 나온것이 다층 퍼셉트론 (Multi-layer Perceptron, MLP)이다. 단층 퍼셉트론과 다층 퍼셉트론의 차이점은 단층 퍼셉트론은 입력층과 출력층만 존재하지만, 다층 퍼셉트론은 중간에 층을 더 추가하였다. 이렇게 입력과 출력 사이에 추가된 층을 은닉층(hidden layer)이라 한다. XOR 게이트는 기존의 AND, NAND, OR 게이트를 조합하여 만들 수 있기 때문에 퍼셉트론에서 층을 계속 추가하면서 만들 수 있다. 이렇게 층을 여러겹으로 쌓아가면 선형 분류만으로 풀지 못했던 문제를 비선형적으로 풀 수 있게 된다.

 

 

다층 퍼셉트론은 은닉층이 1개 이상인 퍼셉트론을 의미한다. 은닉층이 2개일수도 있고 수십, 수백개 일수도 있다. 아래 그림과 같이 은닉층이 2개 이상인 신경망을 심층 신경망 (Deep Neural Network, DNN)이라고 한다.  학습을 시키는 신경망이 심층 신경망일경우 심층 신경망을 학습시칸다고 하여 딥러밍(Deep Learning)이라고 한다.

 

 

 

[참고자료]

·       https://en.wikipedia.org/wiki/Multilayer_perceptron

·       https://wikidocs.net/24958

 

2020-03-12/ Sungwook Kang / http://sungwookkang.com

 

 

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