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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...

1. 구조적 차이항목RNNMLP구조순환 구조. 이전 시점의 출력을 현재 입력과 함께 사용계층적 구조. 모든 입력은 독립적으로 처리됨파라미터 공유시간축에서 가중치 공유층 간에는 파라미터 공유 없음입력 형태시퀀스 데이터(시간 또는 순서가 있는 데이터)고정된 벡터 형태의 입력2. 데이터 처리 방식항목RNNMLP시간 의존성시간 순서를 따라 데이터를 처리하며, 이전 정보(히든 상태)를 기억모든 입력을 독립적으로 처리상태 저장내부 상태(히든 스테이트)를 유지함상태 저장 없음3. 사용되는 분야항목RNNMLP적합한 작업자연어 처리(NLP), 시계열 예측, 음성 인식 등 순차 데이터 처리이미지 분류, 구조화된 데이터 분류/회귀 등예시텍스트 생성, 기계 번역, 주가 예측 등숫자 분류, 고객 이탈 예측 등4. 계산 흐름ML..