오늘날 인공 신경망에서 이용하는 구조(입력층, 출력층, 가중치로 구성된 구조)는 프랭크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)가 1957년에 고안한 퍼셉트론이라는 선형 분류기입니다. 이 퍼셉트론은 오늘날 신경망(딥러닝)의 기원이 되는 알고리즘입니다.

퍼셉트론은 다수의 신호(흐름이 있는)를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력하는데, 이 신호를 입력으로 받아 ‘흐른다/안 흐른다(1 또는 0)’는 정보를 앞으로 전달하는 원리로 작동합니다.

▲ 그림 4-1 퍼셉트론 원리

그림 4-1과 같이 입력이 두 개(x₁, x₂) 있다고 할 때 컴퓨터가 논리적으로 인식하는 방식을 알아보기 위해 논리 게이트로 확인해 봅시다.