신경망, 퍼셉트론

생물학적 신경망은 뉴런과 시냅스로 이루어져 있다.

생물학적 신경망을 모사한 인공 신경망을 알아보자.

 

구분	생물학적 뉴런	인공 뉴럴 네트워크
처리	뉴런	그래프의 노드
뉴런 간 신호전달	시냅스	노드간 연결선(Edge)
학습	시냅스 연결 강도	연결선의 가중치 크기

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퍼셉트론은 초기 인공 신경망의 한 종류이다.

퍼셉트론은 입력 벡터(입력 값들의 집합)을 받아 이진 출력을 내는 선형 분류기의 일종이다.

 

x1*w1+x2*w2를 순수가중합이라고 부르는데, 이 값이 임계값보다 작거나 같으면 0, 크면 1이 된다.

 

여기서 임계값 세타를 좌변으로 넘기면 이것을 편향(bias)이라고 한다. (임계값과 편향은 부호가 반대임)

import numpy as np

def AND(x1,x2):
	x=np.array([x1,x2]) #입력
    w=np.array([0.5,0.5]) #가중치
    b=-0.7 #편향
    
    sum=np.dot(x,w)+b #np.sum(x*w)+b와 같음
    if sum>0:
    	return 1
    else:
    	return 0

 

#연습: w1=1, w2=1일 때 OR을 구현하는 퍼셉트론의 편향의 범위를 구하시오