Perceptron

Structure of Perceptron

perceptron

variable	mean
x	Feature^특징
b	Bias^편향
w	Wieght^가중치
$\sum$	$\sum^{n}w\cdot x + b$
$f$	$f(\sum^{n}w\cdot x + b)$
$\hat{y}$	Predict label^{예측 레이블}

Why use $f()$

non-linear Function^{비선형 함수} $f()$는 Activation Fucntion^{활성화 함수}라고도 불린다.

뉴런 세포체가 단순히 입력 전기 신호를 합한 값을 출력으로 삼지 않고 나름의 처리를 거쳐 출력값을 결정하는 것처럼 perceptron의 activation function도 $\sum$에서 구한 값에 적절한 non-linear function을 적용하여 최종 출력을 결정한다.