xor
[딥러닝/인공지능]딥러닝기초_피드포워드/XOR문제해결
신경망(NN) 개념 사람의 신경망을 구성하는 신경세포 뉴런은 각각의 입력 신호에 최적의 가중치를 곱한 모든 합이 어느 임계값(Threshold)에 도달해야만 다음 뉴런으로 출력신호를 보내는 구조다. 이처럼 입력 신호를 받아서 특정임계값을 넘어서야만 출력을 생성하는 함수를 활성화함수라고 한다. 딥러닝 기초 딥러닝은 입력층, 은닉층, 출력층을 구축한 다음, 출력층의 오차를 기반으로 오차가 가장 작아지도록 각 층 사이에 존재하는 가중치(W2,W3..),각 층의 바이어스(b2,b3...)값을 최적화하는 머신러닝의 한 분야다. 참고로 딥러닝 구조에서 은닉층을 더 사용할수록 결과의 정확도가 높아진다고한다. 은닉층을 깊게할수록 정확도가 높아진다고 하여 '딥'용어가 붙었다. 피드포워드(Feed Forward) 위의 그..
[딥러닝/머신러닝]논리게이트 XOR문제(XOR problem)
Logistic Regression(미분)을 이용했을때 (추후에 Logistic Regression 게시글도 게시예정) XOR 게이트를 구현이 불가능하다. AND, OR, NAND게이트는 1개의 분류 시스템만으로도 구현가능하지만 XOR게이트는 여러개의 분류시스템을 조합해서 구현해야한다. 그래서 미분을 사용했던 머신러닝이 아닌 (머신러닝의 다른 한 분야인) 딥러닝을 이용한다. 딥러닝의 핵심 아이디어가 여러 분류 시스템을 조합하여 데이터 특성과 상관관계를 분석하는 것이다. 기본적으로 우리가 알고 있는 AND OR NAND XOR게이트의 정답 데이터는 AND: 0001 OR:0111 NAND:1110 XOR:0110 이다. 입력데이터는 각각 ([0,0],[0,1],[1,0],[1,1])이다. (입력 데이터는 ..