2. 퍼셉트론

퍼셉트론(인공뉴런) 이란?  다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력하는 것이다.

퍼셉트론은 계단함수 형식으로 구성된다.

 

• w : 가중치, 각 신호의 영향력의 제어
• b : 편향, 뉴런이 얼마나 쉽게 활성화 되는지, 결정경계(Decision Boundary)를 평행이동시킴

 

1. 단층 퍼셉트론
   • 선형적으로 분리 가능한 문제만 풀 수 있음
   • 1층으로만 이루어진 퍼셉트론
   • (ex) AND, OR, NAND
2. 다층 퍼셉트론
   • 비선형, 층을 쌓아야만 해결가능하다.
   • (ex) XOR (베타적 논리합)
   • 이론적으로는 다층 퍼셉트론을 이용하면 컴퓨터를 만들 수 있다.

 

AND 함수 구현하기

def AND(x1, x2):
	x = np.array([x1, x2])
	w = np.array([0.5, 0.5])
	b = -0.7
	tmp = np.sum(w*x) + b
	if tmp <= 0:
		return 0
	else:
		return 1

OR 함수 구현하기

def OR(x1, x2):
	x = np.array([x1, x2])
	w = np.array([0.5, 0.5])
	b = -0.2
	tmp = np.sum(w*x) + b
	if tmp <= 0:
		return 0
	else:
		return 1

NAND 함수 구현하기

def NAND(x1, x2):
	x = np.array([x1, x2])
	w = np.array([-0.5, -0.5])
	b = 0.7
	tmp = np.sum(w*x) + b
	if tmp <= 0:
		return 0
	else:
		return 1

XOR 함수 구현하기

def XOR(x1, x2):
	S1 = NAND(x1, x2)
	S2 = OR(x1, x2)
	return AND(S1, S2)