1. 인공 뉴런1943년 워렌 맥컬록과 월터 피츠는 처음으로 간소화된 뇌의 뉴런 개념을 발표했고, 이를 맥컬록-피츠(MCP) 뉴런이라고 한다.몇 년 후 프랑크 로젠블라트는 MCP 뉴런 모델을 기반으로 퍼셉트론 학습 개념을 발표하였다.자동으로 최적의 가중치를 학습하는 알고리즘가중치 : 뉴런의 출력 신호를 낼지 말지 결정하기 위해 입력 특성에 곱하는 계수2. 퍼셉트론 학습 규칙최종입력(z) : 입력값 x₁,x₂,…,xₘ과 각각에 대응하는 가중치 w₁,w₂,…,wₘ이 주어졌을 때의 인공 뉴런의 출력단위 계단 함수 : 결정 함수(φ)의 출력 z가 임계값 θ 이상이면 1, 아니면 0을 출력뇌의 뉴런 하나가 작동하는 방식을 흉내 내려는 환원주의 접근 방식을 사용(출력을 내거나 내지 않거나 두 가지 경우)퍼셉트론..