perceptron
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1_4 DIY퍼셉트론 만들기1학년/딥러닝 공부 2022. 9. 1. 13:58
1. 가중치 값이 들어간 1차원 리스트 w와 임의의 Bias 값인 b를 설정해준다 2. 신호의 총합 output을 정의하고, output이 0이상이면 1을 그렇지않으면 0을 반환하는 활성화 함수 y를 작성해 퍼셉트론 완성 def main(): x = [1,2,3,4] w = [0.3,0.5,0.1,0.7] b = -2 output, y = perceptron(w,x,b) print('output : ',output) print('y: ',y) def perceptron(w,x,b): output = sum([x_i*w_i for x_i,w_i in zip(x,w)])+b y = 1 if output >=0 else 0 return output,y if __nam..
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1_3 퍼셉트론 작동 구현 예시1학년/딥러닝 공부 2022. 8. 1. 17:51
비의 유무와 여친의 만남 요청 유무 (입력값 x1, x2) 비를 얼마나 좋아하는지와 여친을 얼마나 좋아하는지 (가중치 w1, w2) 외출을 얼마나 좋아하는지 (Bias B) 위 세 가지 사항과 아래의 표를 고려해서 외출 여부(출력값 yyy)를 판단하는 Perceptron 함수를 만들어보자 ''' 1. 신호의 총 합과 외출 여부를 반환하는 perceptron 함수를 만든다. step1. Bias는 외출을 좋아하는 정도이며 -1로 설정한다 step2. 입력 받은 값과 Bias값을 이용하여 신호의 총 합을 구한다 step3. 지시한 활성화 함수를 참고하여 외출 여부 ( 0 or 1 )를 반환한다. ''' # 퍼셉트론 함수 구현 def Perceptron(x1, x2,..
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1_2_퍼셉트론?1학년/딥러닝 공부 2022. 8. 1. 17:19
퍼셉트론이 왜 등장? : 만약에 명시적으로 프로그래밍 해준다면 if(){ else if(){ else if(){ ..... } } } 이렇게 매우 많은 조건문이 나올 것이다. 따라서 명시적 프로그래밍은 한계가 있다, 이 한계를 해결하기위해 기계가 스스로 학습 해야하는 것의 중요성이 있음. 그래서 나온게 초기 신경망 "퍼셉트론" : 1958년 초기 신경망인 "퍼셉트론" 퍼셉트론의 구조 : : 입력 값( x1, x2, x3, x4, ...) , 가중치( weight = w ) , 바이어스( Bias ) , 출력 값 ( y )로 이루어져있다. : 입력 값과 가중치를 곱한 것의 합 + 가중치 = w1*x1 + w2*x2 + B(W0) = y =출력값이다. 활성화 함수 : 출력 값을 참과 거짓. 0과 1로 판단 ..