"The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain"는 뉴욕 대학교 신경과학자 Frank Rosenblatt에 의해 1958년에 발표된 논문으로, 뉴런(neuron) 모델을 기반으로한 학습 알고리즘인 퍼셉트론(perceptron)을 제안하고자 한다는 목적을 가지고 있습니다.
논문에서는 뇌의 뉴런이 입력 신호를 받아 활성화되고, 이를 통해 다른 뉴런들과 연결되어 정보를 처리하는 방식을 모방하여, 인공 뉴런인 퍼셉트론을 제안합니다.
퍼셉트론은 입력 신호와 가중치(weight)를 곱한 값의 합을 활성화 함수(activation function)에 입력하여 출력값을 계산하는 모델로, 이를 통해 입력된 패턴을 분류(classification)하는 문제를 해결할 수 있습니다.
논문에서는 퍼셉트론의 학습 알고리즘을 제안하며, 이를 통해 입력 패턴과 해당 패턴의 클래스(label) 사이의 관계를 학습할 수 있다는 것을 보여줍니다. 이를 통해 뇌가 정보를 저장하고 조직하는 방식과 유사하게, 퍼셉트론도 입력 패턴과 해당 패턴의 클래스 간의 관계를 확률적으로 모델링할 수 있다는 것을 제안하고 있습니다.
이 논문은 현대의 인공 신경망(artificial neural networks)과 딥 러닝(deep learning)에 영향을 미친 중요한 연구이며, 퍼셉트론은 기계 학습(machine learning) 분야에서 다양한 응용을 찾아 사용되고 있습니다.