줘이리의 인생적기

결론부터 말하자면, 하나의 퍼셉트론으로는 간단한 XOR연산자도 만들어낼 수 없습니다. (Marvin Minsky, Seymour Papert가 증명) 안 되는 XOR 네트워크를 만들어볼 텐데, 앞서 공부한 OR, AND 연산처럼 XOR 진리표부터 보겠습니다. import tensorflow as tf import math import numpy as np def sigmoid(x): return 1 / (1 + math.exp(-x)) x = np.array([[1,1], [1,0], [0,1], [0,0]]) y = np.array([[0], [1], [1], [0]]) # 거짓 참 참 거짓 w = tf.random.normal([2], 0, 1) b = tf.random.normal([1], 0, 1..

sigmoid 활성화 함수를 구현하여, 입력이 1일 때 출력이 0이 되는 뉴런을 만들어보겠습니다. import tensorflow as tf import math def sigmoid(x): return 1 / (1 + math.exp(-x)) x = 1 y = 0 w = tf.random.normal([1], 0, 1) output = sigmoid(x * w) error = y - output print("output = ", output) print("error = ", error) 0이 되기에는 역부족으로 보입니다. 이제 w값을 변화시켜야 하는데 경사하강법을 사용해보겠습니다. 경사하강법은 w에 입력과 학습률(α)과 error를 곱한 값을 더해주는 것입니다. w = w + x * α * error ..