밑바닥부터 시작하는 딥러닝

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밑바닥부터 시작하는 딥러닝

x

=

np

.

array

([

x1

,

x2

])

w

=

np

.

array

([

0

.

5

,

0

.

5

])

# AND와는 가중치(w와 b)만 다르다!

b

=

-

0

.

2

tmp

=

np

.

sum

(

w

*

x

)

+

b

if tmp

<=

0

:

return 0

else

:

return 1

앞 절에서

AND

,

NAND

,

OR

는 모두 같은 구조의 퍼셉트론이고, 차이는 가중치 매개변수의

값뿐이라 했습니다. 실제로 파이썬으로 작성한

NAND

와

OR

게이트의 코드에서도

AND

와 다

른 부분은 가중치와 편향 값을 설정하는 부분뿐입니다.

2.4

퍼셉트론의 한계

지금까지 살펴본 것처럼 퍼셉트론을 이용하면

AND

,

NAND

,

OR

의

3

가지 논리 회로를 구현

할 수 있었습니다. 계속해서

XOR

게이트도 생각해보죠.

2.4.1

도전 !

XOR

게이트

XOR

게이트는

배타적 논리합

이라는 논리 회로입니다. [그림

2

-

5

]와 같이

x

1

과

x

2

중 한쪽이

1

일 때만

1

을 출력합니다(‘배타적’이란 자기 외에는 거부한다는 의미죠 ). 자, 이

XOR

게이트

를 퍼셉트론으로 구현하려면 가중치 매개변수 값을 어떻게 설정하면 될까요?

그림

2-5

XOR

게이트의 진리표

55

2

장

-

퍼셉트론

사실 지금까지 본 퍼셉트론으로는 이

XOR

게이트를 구현할 수 없습니다. 왜

AND

와

OR

는

되고

XOR

는 안 될까요? ...