개요뉴런의 시스템을 모델링하려는 목표로 뉴련의 다수의 입력을 통해 특정 threshold(임계치)를 넘기면 신호를 주는 것에서 영감을 받았다. 시냅스끼리 얼마나 강한 강도(weight) 로 연결되어 있는지와 이전 신호의 세기(입력(X)), 뉴련별 민감도(bias), 임계치 생김새(Activation function)로 대략적으로 표현할 수 있다. 이는 매우 대략적인 표현이고, 실제 뉴련의 종류는 매우 다양하고 더 복잡안 비선형 계산을 한다. 어떻게 생겼나 이 글에서 AND 게이트 예시를 그대로 가져와 보자 각 입력값 X1,X2 과 각 해당하는 가중치를 곱해주고 편향과 다 더해진 값을 출력하고 Activation Function를 통과하면 하나의 퍼셉트론이라 할 수 있다. $$ \sum_{i}^{n} ..
