Broccoli's House

※ 이 글의 내용은 O'REILLY의 책을 기반으로 한다. 신경망(Neural Network) 신경망 - 인공 신경망(Artificial Neural Network) : 머신러닝에서 생물의 중추 신경계, 그 중에서도 뇌에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘이다. 인공 뉴런(노드)이 서로 연결되어 네트워크를 형성하고, 각각의 뉴런이 학습을 통해 가중치를 변화시켜 문제 해결 능력을 가지는 모델 전반을 가리킨다. - 퍼셉트론 알고리즘의 경우, 복잡한 함수를 표현할 수는 있지만 가중치를 설정하는 작업은 사람이 수동으로 해야한다. 그러나 신경망은 가중치 매개변수의 적절한 값을 데이터로부터 자동으로 학습하는 능력을 가지고 있다. - 신경망은 입력 신호가 들어가는 입력 노드가 층을 이루고 있는 입력층(Input L..

※ 이 글의 내용은 O'REILLY의 책을 기반으로 한다. 퍼셉트론 : XOR 게이트 XOR 게이트 - XOR 게이트(Exclusive-OR) : 배타적 논리합. 입력이 같을 때는 0을, 입력이 다르면 1을 출력한다. x1x2y 000 101 011 110 - 퍼셉트론은 직선으로 나뉘는 두 영역을 만든다. 직선으로 나뉜 한쪽 영역은 1을 출력하고, 다른 한쪽은 0을 출력한다. 그러나 XOR 게이트의 경우 직선 하나로 영역을 나누는 것은 불가능하다. 따라서 선형 영역으로는 불가능하고, 곡선으로 나누는 비선형 영역에서는 가능하다. 즉, 단층 퍼셉트론으로는 비선형 영역을 분리할 수 없는 것이다. 다층 퍼셉트론 - 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron) : 여러 개의 퍼셉트론을 층으로 쌓아 만..

※ 이 글의 내용은 O'REILLY의 책을 기반으로 한다. 퍼셉트론 : 단순 논리 회로 AND 게이트 - AND 게이트는 두 입력이 모두 1일 때만 1을 출력하고, 그 외에는 0을 출력한다. x1x2y 000 100 010 111 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 # 퍼셉트론의 연산값을 저장 if tmp