[모두의 딥러닝] #7장: XOR 문제의 극복, 다층 퍼셉트론

앞써 6장에서 우리는 하나로 이루어진 퍼셉트론의 한계점, XOR문제를 살펴보았다.

이 문제를 해결하기 위해 많은 공학자들이 많은 시간 오랜 고민, 일명 인공지능 암흑기를 겪었다고 전해진다.

과연 공학자들은 이 문제를 어떻게 해결할 수 있었을까?

이번엔 그 해결법인 다층 퍼셉트론의 등장 배경과 더불어 기본 설계와 구성에 대해 공부해보았다.

XOR 문제의 해결

다층 퍼셉트론의 설계

XOR 문제 해결하기 실습 코드)

다층 퍼셉트론으로 XOR 문제 해결하기 (By. 은닉층)
import numpy as np
# 가중치(w)와 바이어스(b)
w11 = np.array([-2,-2])
w12 = np.array([2,2])
w2 = np.array([1,1])
b1 = 3
b2 = -1
b3 = -1
# 퍼셉트론
def MLP(x,w,b):
    y = np.sum(w*x)+b
    if y<= 0:
        return 0
    else:
        return 1    
# NAND 게이트
def NAND(x1,x2):
    return MLP(np.array([x1,x2]),w11,b1)
# OR 게이트
def OR(x1,x2):
    return MLP(np.array([x1,x2]),w12,b2)
# AND 게이트
def AND(x1,x2):
    return MLP(np.array([x1,x2]),w2,b3)
# XOR 게이트
def XOR(x1,x2):
    return AND(NAND(x1,x2),OR(x1,x2))
# x1, x2 값을 번갈아 대입해 최종값 출력
if __name__ == '__main__':
    for x in [(0,0),(1,0),(0,1),(1,1)]:
        y = XOR(x[0],x[1])
        print("입력 값: "+ str(x) + " 출력 값: "+str(y))