2.1.1 인공 뉴런의 수학적 정의

좀 더 형식적으로 말하면 인공 뉴런(artificial neuron) 아이디어를 0과 1 두 개의 클래스가 있는 이진 분류(binary classification) 작업으로 볼 수 있습니다. 그다음 입력 값 x와 이에 상응하는 가중치 벡터 w의 선형 조합으로 결정 함수 를 정의합니다. 최종 입력(net input)인 z는 z = w₁ x₁ + w₂x₂ + … + w_mx_m입니다.

이제 특정 샘플 x⁽ⁱ⁾의 최종 입력이 사전에 정의된 임계 값 θ보다 크면 클래스 1로 예측하고, 그렇지 않으면 클래스 0으로 예측합니다. 퍼셉트론 알고리즘에서 결정 함수 는 단위 계단 함수(unit step function)³를 변형한 것입니다.