2. 퍼셉트론

퍼셉트론: 다수의 신호를 입력으로 받아 하나의 신호를 출력

입력(x1, x2,..), 가중치(w1, w2,...), 와 편향(b) 로 이루어져 있고 y(0, 1)라는 출력이 나온다

# naive
def AND(x1, x2):
    w1, w2, theta = 0.5, 0.5, 0.7
    tmp = w1*x1 + w2*x2
    if tmp <= theta:
        return 0
    else:
        return 1

# use np
def AND(x1, x2):
    x = np.array([x1, x2])
    w = np.array([.5, .5])
    b = -0.7
    tmp = np.sum(w*x) + b
    if tmp <= 0:
        return 0
    else:
        return 1

def NAND(x1, x2):
    x = np.array([x1, x2])
    w = np.array([-0.5, -0.5])
    b = 0.7
    temp = np.sum(w*x) + b
    if temp <= 0:
        return 0
    else:
        return 1
    
def OR(x1, x2):
    x = np.array([x1, x2])
    w = np.array([0.5, 0.5])
    b = -0.2
    temp = np.sum(w*x) + b
    if temp <= 0:
        return 0
    else:
        return 1

퍼셉트론의 한계: 선형구조가 아니면 구현 불가능.

이를 해결하기 위해 다층 퍼셉트론을 사용함

def XOR(x1, x2):
    s1 = NAND(x1, x2)
    s2 = OR(x1, x2)
    y = AND(s1, s2)
    return y

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