Single Layer Perceptron

Structure of Single Layer Perceptron

variable	mean
x	Feature특징
b	Bias편향
w	Wieght가중치
$\sum$	$\sum^{n}w\cdot x + b$
$f$	$f(\sum^{n}w\cdot x + b)$
$\hat{y}$	Predict label예측 레이블

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Characteristics of Single Layer Perceptron

Single Layer Perceptron은 Perceptron이 2개 이상이다.

Perceptron의 개수에 따라 출력값 $\hat{y}$의 개수가 결정된다.

이 구조는 Linear Algebra에서 Inear Product를 통해 계산할 수 있다.

\[x \cdot W = y\]

값들을 단순한 반복문으로 계산할 수 있지만, Inear Product를 사용하는 이유는 GPU의 병렬연산을 사용하여 빠르게 계산할 수 있기 때문이다.

병렬연산은 쉽게말해 텐서라는 개념의 행렬을 순차계산 없이 통으로 계산하는 개념이다.