밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - chapter2 퍼셉트론

1. 퍼셉트론 

다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호 출력

 

 

x1, x2 : 입력신호

y: 출력신호

w1, w2: 가중치

θ: 한계(임계값)

 

 

 

 

2. 퍼셉트론의 동작원리

① 입력신호가 뉴런에 보내질 때는 가중치가 곱해진다. 

② 뉴런에서 보내온 신호의 총합이 정해진 한계를 넘어설 때만 1을 출력한다.

3. 단순한 논리회로

1)AND 게이트 



 

 

 

 

 

 

 

 

 

AND게이트 수식표현 (w1 =0.7, w2=0.7)

 

 

 

 

2)NAND 게이트

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

NAND게이트 수식표현 (w1=-0.7, w2=-0.7)

 

 

 

 

3)OR 게이트

 

 

 

 

 

 

 

 

 

OR게이트 수식표현 (w1=0.7, w2=0.7)

 

 

 

 

4. θ대신 bias(편향)

가중치: 각 입력 신호가 결과에 주는 영향력을 조절

편향: 뉴런이 얼마나 쉽게 활성화 될지를 조절

 

 

5. XOR 게이트

기존의 퍼셉트론으로는 구현 불가능 -> 다층 퍼셉트론으로 구현 -> 기존 게이트를 조합