머신러닝에 사용되는 인공신경망이 사람의 신경세포 뉴런을 흉내내어 만들어졌다는 글을 많이 봤을 것이다. 인공 신경망에는 인공 뉴런이 있는데 퍼셉트론이라고 말한다.

뉴런

뉴런은 크게 세포체, 가지돌기, 축삭돌기, 시냅스로 구성되어있다.

• 가지돌기
  세포로 전달되는 신호를 받아들이는 부분이다.

• 축삭돌기
  세포에서 다른 세포로 신호를 전달하는 부분이다.

• 시냅스
  가지돌기와 축삭돌기 사이에 있는 부분으로 신호 전달의 세기를 담당한다. 시냅스의 발달 정도에 따라 같은 신호도 강하게 전달하거나 약하게 전달할 수 있다.

• 세포체
  세포체는 가지돌기로 들어온 신호들로부터 자신의 출력 신호를 만들고 이를 다음 세포에 전달한다. 이때, 신호는 단순히 입력 신호들의 합이 아닌 비선형 방식으로 전달한다.

퍼셉트론

뉴런의 구조와 퍼셉트론의 구조를 대응시켜보겠다.

뉴런	퍼셉트론
가지돌기	입력신호
축삭돌기	출력신호
시냅스	가중치
세포체	활성화 함수

퍼셉트론의 입력은 뉴런의 가지돌기로 받아들이는 신호에 해당하고, 각 입력 항에 곱해지는 가중치는 뉴런 시냅스의 발달정도에 해당한다. $xiwi$ 값들은 각 가지돌기에서 시냅스를 거쳐서 오는 신호들에 해당하며, 세포체에서 이 신호들이 합쳐진다. (뉴런에는 없지만 퍼셉트론에서는 편향 b가 합산에 포함된다.) 합쳐진 신호는 활성화 함수를 거쳐서 출력이 결정된다.

주의할점은 간단한 퍼셉트론 모델과 사람의 뉴런과 완전히 동일하게 작동한다고 생각하면 안된다. 퍼셉트론을 다양한 구조로 연결하고 학습을 시켜주면서 사물 분류, 음성 인식 등 동물과 비슷한 일들을 처리해 줄 수 있다.