[스노피 AI] 퍼셉트론(Perceptron) 쉽게 이해하기

안녕하세요? 와포 생성형AI 스노피(SnowPea) 담당자입니다. 오늘은 퍼셉트론(Perceptron)에 대해 알아보도록 하겠습니다.

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퍼셉트론(Perceptron)은 인공 신경망의 가장 기본적인 구성 요소로, 1957년에 프랭크 로젠블렛(Frank Rosenblatt)에 의해 제안된 초기 형태의 인공 뉴런입니다. 퍼셉트론은 단순한 이진 분류 문제를 해결하기 위해 고안되었으며, 입력을 받아 간단한 연산을 통해 출력 값을 결정하는 구조를 가지고 있습니다.

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퍼셉트론의 구조

퍼셉트론은 다음과 같은 구성 요소로 이루어져 있습니다:

작동 원리

퍼셉트론의 작동 과정을 단계별로 설명하면 다음과 같습니다:

학습 과정

퍼셉트론은 주어진 데이터에 맞추어 가중치와 바이어스를 조정하는 학습 과정을 거칩니다. 이 과정은 다음과 같이 이루어집니다:

한계와 확장

퍼셉트론은 단순하고 이해하기 쉬운 모델이지만, 선형적으로 분리되지 않는 데이터에 대해서는 잘 작동하지 않습니다. 예를 들어, XOR 문제와 같은 비선형 문제는 퍼셉트론으로 해결할 수 없습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron, MLP)과 같은 복잡한 구조의 신경망이 개발되었습니다.

퍼셉트론은 현대 인공 신경망의 기초를 이루는 중요한 개념으로, 기초적인 이진 분류 문제를 이해하고 해결하는 데 유용합니다.

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와포의 생성형AI인 스노피(SnowPea)는 다음과 같은 제품군으로 이루어져 있습니다.

SnowPea-VS : Video Studio로 SnowPea-VG(Video Generator)와 Video editor가 결합된 제품

SnowPea-VH : Virtual Human으로 가상의 인간

SnowPea-VG : Video Generator으로 영상을 생성

SnowPea-IG : Image Generator으로 이미지를 생성

SnowPea-LLM : Large Language Model으로 챗봇 생성

SnowPea-Voice : TTS(Text-to-Speech)등 음성 생성

 

 

SNOWPEA AI