인공신경망 구조 체험 — 퍼셉트론

인공지능 기초 · 인공지능과 학습 — 인공신경망의 가장 작은 단위인 퍼셉트론은 입력값에 가중치를 곱해 더한 뒤(가중합), 활성화 함수를 거쳐 출력을 낸다. 슬라이더를 움직여 직접 확인해보자.

1. 직접 해보기

입력 x₁ 0.6

입력 x₂ 0.3

가중치 w₁ 0.8

가중치 w₂ -0.5

편향 b(bias) 0.1

가중합 z

–

시그모이드 출력

–

계단함수 출력

–

최종 판단

–

2. 퍼셉트론의 계산 과정

단계	계산
① 가중합	z = x₁w₁ + x₂w₂ + b
② 활성화 함수	시그모이드: σ(z) = 1 / (1 + e⁻ᶻ) → 0~1 사이 값 계단함수: z ≥ 0이면 1, 아니면 0

신경망으로 확장 — 이런 퍼셉트론을 수백~수천 개 «층층이» 쌓고, 각 연결의 가중치를 데이터로부터 자동으로 조정(학습)하는 것이 딥러닝이다. 하나의 퍼셉트론은 단순한 선형 판단만 하지만, 여러 층을 쌓으면 복잡한 패턴(이미지, 음성 등)도 학습할 수 있다.

한 줄 요약 — 퍼셉트론은 입력×가중치의 합에 편향을 더한 뒤 활성화 함수를 거쳐 출력을 내며, 이것이 쌓이면 인공신경망이 된다.

관련: 딥러닝 문제해결 사례 판별 · 모델 성능 평가 지표 계산기