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Perceptron Convergence theorem이란? 잘못 분류 된 data들을 찾아서 다시 분류하는 update rule이다.(boundary를 조금씩 바꾸어가면서) perceptron(퍼셉트론) 초기 형태의 인공신경망으로 다수의 입력으로부터 할당된 웨이트 w를 곱한 다음 하나의 결과를 내보내는 알고리즘이다. 즉. Perceptron convergence theorem이란, 퍼셉트론 알고리즘을 이용해서 값을 수렴시키는 이론이라는 의미이다. Example Perceptron Convergence의 특징 d차원에서 hyper plane으로 분류가 완벽하게 되는 경우(Linearly separable한 경우) 다음과 같이, 모든 data가 하나의 구 안에 들어있다고 볼 수 있다. 이때 그 구의 반지름..