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1. PerceptronPerceptron 이론은 신경세포(neuron)을 본 따서 만들어진 인공신경망의 기본적인 구조단위이다. 뉴런의 수상돌기처럼 퍼셉트론의 입력노드(input node)가 외부 정보를 받아들이고,시냅스가 신호를 증폭하듯이 가중치(weight)를 곱해서 받아들이는 최종 정보의 양을 결정한다.이 과정에서 편향(bias)를 주기 위해 일정 상수 값을 더할 수도 있다. 그 후, 신경세포 활성화를 결정하는 역치처럼 활성화 함수(activation function)을 통해서 다음 퍼셉트론으로 전달할 정보를 결정하게 된다.   Perceptron이론은 간단한 선형 분류는 가능하지만 복잡한 분류 문제는 해결하지 못한다는 아주 큰 한계점을 가진다.수학적으로 AND, OR같은 논리는 구현가능하지만, X..