퍼셉트론(Perceptron)과 아달라인(Adaline)

퍼셉트론(Perceptron)과 아다라인(Adaline)은 인공 신경망의 초기 형태 중 하나로 등장한 모델들입니다. 이 두 모델은 비슷한 개념을 공유하지만 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 아래에서 각각의 개념과 차이를 설명하겠습니다.

 

퍼셉트론(Perceptron):

1. 개념:
   • 퍼셉트론은 Frank Rosenblatt에 의해 1957년에 개발된 간단한 이진 분류기입니다.
   • 입력값과 가중치를 곱한 후, 활성화 함수(보통 계단 함수)를 통과시켜 결과를 출력합니다.
   • 출력은 입력값과 가중치의 선형 조합에 따라서 두 개의 클래스 중 하나로 분류됩니다.
2. 활성화 함수:
   • 퍼셉트론에서는 주로 계단 함수(Step Function)를 활성화 함수로 사용합니다.
   • 계단 함수는 임계치를 기준으로 0 또는 1의 이진 출력을 생성합니다.
3. 학습 알고리즘:
   • 퍼셉트론은 학습 알고리즘으로 간단한 경사 하강법을 사용합니다.
   • 오분류된 예제를 기반으로 가중치를 조정하여 오분류를 최소화하는 방향으로 학습합니다.

 

아다라인(Adaline):

1. 개념:
   • 아다라인은 퍼셉트론의 한계를 극복하기 위해 개발된 모델로 "적응 선형 뉴런 (Adaptive Linear Neuron)"이라는 이름에서 유래하였습니다.
   • 퍼셉트론과 마찬가지로 입력값과 가중치를 곱한 후, 결과를 출력합니다. 하지만 활성화 함수는 선형 함수를 사용합니다.
2. 활성화 함수:
   • 아다라인에서는 활성화 함수로 선형 함수를 사용합니다. 이는 실제 출력값을 직접 사용합니다.
3. 학습 알고리즘:
   • 아다라인은 퍼셉트론과 달리 연속적인 오차를 최소화하기 위해 제곱 오차(Sum of Squared Error, SSE)를 사용하는 학습 알고리즘을 사용합니다.
   • 가중치를 조절하기 위해 경사 하강법을 사용하며, 이때는 연속적인 값을 조정하여 오차를 최소화하려고 노력합니다.

차이점 요약:

• 가장 큰 차이점은 활성화 함수입니다. 퍼셉트론은 계단 함수를 사용하고, 아다라인은 선형 함수를 사용합니다.
• 또 다른 차이점은 학습 방법 및 적용 분야 입니다. 퍼셉트론은 오분류된 예제를 기반으로 가중치를 업데이트하며 이진 분류에 사용됩니다. 반면, 아다라인은 제곱 오차를 최소화하고 연속적인 값을 조절하여 회귀 및 이진 분류 문제에 사용됩니다. 아다라인은 연속적인 예측을 가능하게 하므로 더 정교한 모델입니다.