초기의 신경 시스템 모델 중에서 아마도 가장 잘 알려진 것은 1943년 Warren McCullochWalter Pitts 에 의해 제안된 모델일 것이다. 그들은 인간의 두뇌를 논리적 서술을 구현하는 이진 원소들의 결합으로 추측했는데, 이진 원소인 뉴런은 on이나 off 상태를 나타낸다. 맥컬럭과 피츠가 쓴 논문 (A Logical calculus of ideas immanent in nervous activity) 의 요약 부분 중의 첫 단원을 소개한다.

이 논문의 가장 중요한 결과는 그러한 신경망들이 완벽하게 일반적이어서 어떤 유한한 논리적 표현도 실현할 수 있다는 점이다. 이 모델은 명백히 실용적인 의미를 내포하는데 그러한 뉴런들을 합쳐서 강력하고도 범용적인 컴퓨터 장치를 마들 수 있다. 이외에도 1943년 그 당시에 맥컬럭-피츠 모델과 같은 프로젝트가 펜실베니아 대학의 Moore School of Engineering 에서도 진행중 이었다. 맥컬럭과 피츠는 이 논문을 쓰는 데 단지 3 개의 문헌만 참조하였는데 모두가 수학적인 논리를 다룬 책들이다. 맥컬럭과 피츠는 뉴런의 오퍼레이션을 지배하는 5 개의 가정 (assumptions) 을 하였다. 그 가정들은 컴퓨터 과학자들에게 맥컬럭과 피츠의 뉴런으로 알려지게 되었는데 다음과 같다 ............ (김대수 1992)

McCulloch-Pitts 모델에서 사용한 가설은 다음과 같다.

McCulloch-Pitts 모델의 구조를 아래에 도시하였다. 뉴런은 인접한 여러 뉴런들로부터 신호를 수신하며, 뉴런간의 시냅스 연결강도에는 흥분성과 억제성의 2 가지 유형이 있다.

 McCulloch-Pitts 모델

연결강도가 인 경우는 뉴런을 흥분시키는 역할을 하므로 흥분성 연결강도라 하며, 연결강도가 인 경우는 뉴런의 활성화를 억제시키는 역할을 하므로 억제성 연결강도라 한다.

그림 1 에서 뉴런 은 연결강도가 이므로 뉴런에 흥분 신호를 전달하지만, 뉴런 은 연결강도가 이므로 뉴런에 억제 신호를 전달한다.

따라서, 뉴런의 가중 입력합 NET 는 다음과 같다. .............. (오창석 1996)

term :

신경망 (Neural Network)   지도학습 (Supervised Learning)   맥컬럭-피츠 모델 (McCulloch-Pitts Model)   Warren McCulloch   Walter Pitts

paper :

McCulloch, W. S. and Pitts, W. H. (1943). A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysics, 5:115-133.

맥컬럭-피츠 (McCulloch-Pitts) 뉴런 : 김대수

McCulloch-Pitts 모델 : 오창석

site :

McCullich-Pitts Neuron Applet : 1943 년에 발표된 최초의 computational model for an artificial neuron 이다. 이 모델과 Artificial Neuron model 사이의 주요한 차이점은 absolute inhibitory input 를 사용한다는 것이다. 이 뉴런은 nonmonotonic logic functions 을 구현할수 있다. ... 입력과 출력은 binary (1 또는 0) 이며, 어떠한 가중치도 주어지지 않고, 활성화 함수는 항상 unit step function 이다.