다층 퍼셉트론(MultiLayer Perceptron, MLP)

다층 퍼셉트론은 좌표 평면 자체에 변화를 주는 것으로 XOR 문제를 해결하였다.

은닉층(hidden layer)을 만들어 해결하였다.

다층 퍼셉트론의 설계

다층 퍼셉트론은 입력층(input layer)과 출력층(output layer) 사이에 은닉층을 만든 것이다.

은닉층에 있는 중간 정거장을 node라고 하며, 해당 값들은 단일 퍼셉트론의 값과 같다.

• n1 = σ(x1w11 + x2w21+b1)
• n2 = σ(x1w12 + x2w22 + b2)
• y = σ(n1w31 + n2w32 + b3)

은닉층이 2개 이상인 신경망을 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)이라고 한다.

심층 신경망에서 기계가 손실함수와 옵티마이저를 통해 직접 학습하는 것이 딥러닝이다.

 

참조: https://wikidocs.net/book/2788