퍼셉트론 1957년 코넬 항공 연구소(Cornell Aeronautical Lab)의 프랑크 로젠블라트(Frank Rosenblatt)는 이진 분류 문제에서 최적의 가중치를 학습하는 퍼셉트론(Perceptron)알고리즘을 발표하였다. 이진분류(binary classification)이란 임의의 샘플 데이터를 True나 False로 구분하는 문제를 말한다. 퍼셉트론은 선형 회귀와 유사한 구조를 가지고 있다. 마지막 단계에서 샘플을 이진 분류하기 위해 계단 함수(step function)라는 것을 사용한다. 계단 함수를 통과한 값을 다시 가중치와 절편을 업데이트(학습)하는데 사용한다. 선형 함수 w1x1 + w2x2 + b = z 계단 함수는 z가 0보다크거나 같으면 1로, 0보다 작으면 -1로 분류한다. ..
파이썬 코드 import numpy as np def AND(x1,x2): x = np.array([x1, x2]) # 입력값 w = np.array([0.5,0.5]) # 가중치 b = -0.7 # 편향 tmp = np.sum(x*w) + b if tmp
# 가중치와 편향 구현 def AND(x1,x2): x = np.array([x1, x2]) # 입력값 w = np.array([0.5,0.5]) # 가중치 b = -0.7 # 편향 tmp = np.sum(x*w) + b if tmp
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