안녕

XOR 게이트는 단순한 1층 퍼셉트론으로는 구현할 수 없습니다. 반면 AND, NAND, OR 게이트는 직선으로만 구분할 수 있습니다. 반면 XOR 게이트는 직선으로 표현할 수 없습니다. 이해가 되시나요? 따라서 XOR은 '비선형'으로만 표현할 수 있습니다. 방법은 간단합니다. AND, OR, NAND를 조합하면 됩니다. 따라서 XOR = AND(OR, NAND)과 같습니다. 간단하죠? 코드는 아래와 같습니다. def XOR(x1, x2): s1 = NAND(x1, x2) s2 = OR(x1, x2) y = AND(s1, s2) return y for i in [0, 1]: for j in [0, 1]: print(f'{i, j}', end=' ') print() print('XOR : ', end = ..

import numpy as np 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 1 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 1 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 1 for i in [0, 1]: for j in [..

이제부터 머신러닝의 꽃인 딥러닝에 대해 알아보겠습니다. 사실 제 생각엔 딥러닝을 하기 전에 지도, 비지도 학습을 먼저 공부하고, 수학적 이론을 쌓은 다음에 공부해야 하는 게 맞다고 생각합니다. 근데 시험 공부랑 겹쳐서... 어쩔 수 없이 딥러닝을 먼저 하게 되네요... 추후에 다른 머신러닝 알고리즘도 올리겠습니다. 1. 인공 신경망이란? 인간의 뇌는 신경의 망들로 이루어져 있습니다. 뉴런은 뇌의 정보처리 단위입니다. 처리한 정보를 다른 뉴런으로 옮기고, 받은 뉴런은 자신이 연산을 처리하고 또 다른 뉴런에게 보냅니다. 인간의 뇌는 고도의 병렬 처리기입니다. 하지만 컴퓨터는 아주 빠른 순차 명령 처리기죠. 아무튼 인공 신경망은 생물의 신경망에서 원리를 얻었지만, 실제 구현은 많이 다릅니다. 인공 신경망을 A..