SteffenLee

신경망은 기계 학습과 인공지능 분야에서 사용되는 일종의 도구입니다. 사람의 뇌의 작동 방식에서 영감을 받아 만들어진 모델로, 입력 데이터를 처리하고 패턴을 학습하여 문제를 해결하는 능력을 갖추고 있습니다. 신경망의 구조는 기본적으로 입력층과 은닉층, 출력층으로 구성이 되어 있으며 아래 사진과 같은 형태를 지닙니다. 신경망에 대해 자세하게 알아보기 전에 퍼셉트론이라는 개념을 알아야한다. 퍼셉트론은 이전 글에서 설명했으니 참고바랍니다. https://steffen-lee.tistory.com/65 [Deep Learning]퍼셉트론이란? 퍼셉트론이란? 퍼셉트론은 1957년 프랑크 로젠블라트라는 사람이 고안한 알고리즘입니다. 다수의 신호를 입력받아 하나의 신호로 출력하는데, 여기서 말하는 신호는 전류처럼 흐름..

안녕하세요. 이번엔 퍼셉트론을 이용한 논리 회로를 구현해보겠습니다. AND 게이트 X1 X2 Y 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 AND 게이트는 반드시 두 값이 모두 1(True)어야 1을 반환하는 게이트입니다. 이것을 코드로 표현하면 def AND(x1, x2): w1, w2, theta = 0.5, 0.5, 0.7 temp = x1*w1 + x2*w2 if temp theta: return 1 #출력 print(AND(0,0)) print(AND(1,0)) print(AND(0,1)) print(AND(1,1)) 입력 값 x1, x2에 가중치 w1, w2를 곱해 더한 값이 세타(임계값)를 넘으면 1을 반환, 넘지 못하면 0을 반환합니다. 위 코드를 실행시키면 아래와 같은 결과가 나옵니다. ..

퍼셉트론이란? 퍼셉트론은 1957년 프랑크 로젠블라트라는 사람이 고안한 알고리즘입니다. 다수의 신호를 입력받아 하나의 신호로 출력하는데, 여기서 말하는 신호는 전류처럼 흐름이 있는 것을 말합니다. 퍼셉트론 신호는 흐름을 만들어 정보를 앞으로 계층으로 전달합니다. 퍼셉트론에서 신호는 1과 0(1: 전류가 흐른다 / 0: 전류가 흐르지 않는다) 두 가지 값을 가질 수 있습니다. 아래 그림은 퍼셉트론 예시입니다. 입력 값은 n개를 가질 수 있습니다. 그리고 W는 가중치를 의미합니다. 아래 그림에서 원은 뉴런/노드라고 불립니다. 입력 신호가 다음 노드로 전달될 때 각 고유한 가중치(Wn)이 곱해져서 전달됩니다. 노드에서 보내온 신호의 총합이 임계값보다 크면 1을 출력하게 됩니다. 가중치는 각 신호가 결과에 주는..