퍼셉트론 알고리즘과 커널 트릭

퍼셉트론 알고리즘은 초기의 가장 영향력 있는 머신 러닝 모델 중 하나로, 현대의 신경망과 지원 벡터 머신(SVM)에 대한 기초를 형성합니다. 1958년에 프랭크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)에 의해 제안된 퍼셉트론은 이진 분류 작업을 위한 간단하면서도 강력한 선형 분류기입니다. 그의 간소함에도 불구하고, 퍼셉트론은 오늘날 머신 러닝의 중심에 있는 주요 개념을 도입했습니다. 예를 들어, 반복적인 가중치 업데이트, 활성화 함수의 사용, 결정 경계 학습(Goodfellow, Bengio & Courville, 2016)입니다. 이러한 아이디어는 역전파를 뒷받침하는 가중치 조정 규칙을 도입하여 다층 신경망의 개발에 직접적인 영향을 미쳤습니다(LeCun, Bengio & Hinton, 2015).