딥 러닝 알고리즘 을 통한 네트워크 를 구성 하 는 기본 단위 는 도 1 에 나타낸 퍼셉트론 ( Perceptron ) 이 며 , 이 퍼셉트론 은 입력 값 , 가중치 , 활성 화 함수 ( activation function ) 로 이루어져 있 다 . 퍼셉트론 의 기본 구조 는 입력 값 ( x ) 와 가중치 값 의 곱 이 활성 화 함수 로 입력 되 게 되 며 , 이 활성 화 함수 는 일반 적 으로 일정 값 이상 이 면 다음 층 ( layer ) 로 값 을 전달 하 거나 그 이하 이 면 다음 층 으로 전달 하 지 않 는 역할 을 한다 . 이러 한 특성 을 갖 는 활성 화 함수 때문 에 인간 의 뉴런 의 구조 와 유사 하 다고 하 여 딥 러닝 , 인공 신경망 으로 불린다 . 퍼셉트론 의 입력 값 은 사용 자 가 분석 하 고자 하 는 데이터 ( 본 발명 의 경우 MRM - MS 을 통한 Endogenous 펩타이드 와 SIS 펩타이드 ( 내부 표준물질 ) 의 피크 면적 비율 값 ) 가 사용 되 며 가중치 는 각 특성 ( 변수 , feature ) 에 대하 여 딥 러닝 네트워크 를 학습 시 결정 된 값 을 사용 하 게 된다 . 또한 활성 화 함수 는 입력 값 과 가중치 값 의 곱 을 입력 값 으로 받 아 다음 층 ( Layer ) 에 전달 시 , 어떤 값 으로 전달 하 지 를 결정 하 는 함수 이 다 . 퍼셉트론 을 여러 개 를 연결 시켜 하나 의 빌딩 블록 으로 구성 하 고 이 빌딩 블록 을 여러 개 를 연결 함 으로 써 인공 신경망 , 즉 딥 러닝 네트워크 의 형태 를 가지 게 된다 . 이 빌딩 블록 은 딥 러닝 에서 흔히 말 하 는 층 ( layer ) 이 되게 되 며 , 각 층 안 에 구성 되 는 퍼셉트론 은 노드 ( node ) 나 뉴런 ( Neuron ) 이 된다 .