TL;DR퍼셉트론(Perceptron) 은 인공신경망의 가장 기본적인 형태로, 1957년 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)가 고안했습니다. 이는 다수의 입력 신호에 가중치를 부여하여 합산하고, 그 결과가 임계치를 넘으면 이진(0 또는 1) 출력을 내는 알고리즘입니다. 초기의 단층 퍼셉트론은 AND, OR과 같은 선형 분리 가능한 문제만 해결할 수 있었지만, 배타적 논리합(XOR) 같은 비선형 문제는 풀 수 없는 한계에 봉착했습니다. 이 한계를 극복하기 위해 은닉층을 추가한 다층 퍼셉트론(MLP) 이 등장했으며, 이는 현대 딥러닝(Deep Learning)의 기초가 됩니다.1. 퍼셉트론의 역사적 배경과 정의퍼셉트론 은 인간의 뇌 신경세포인 뉴런의 작동 방식을 모방하여 설계된 알고리즘입니다...