21.07.05
Linux
asd
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Deap Learning
@환경 셋업
아나콘다에 새로운 환경 구축
- 새로운 폴더 생성
- 설치되어있지 않은 패키지를 다운
- "Jupyter"와 "Tensorflow" 2개를 다운 받아 준다.
그리고 모든 업데이트가 끝나면 생성한 폴더로 변경.
@ 퍼셉트론 만들기
- w1*x1 + w2*x2 의 식을 형성하여 해당 식이 0보다 클 때는 1, 작으면 0이 return 되도록 만든다.
- 결국엔 그냥 AND 게이트를 만드는것. 두 값이 모두 1인 경우에만 1을 리턴하고, 아니면 0을 주는 것.
%OR 게이트
비슷한 방식으로 OR 게이트 또한 만들 수 있다.
- 둘 중 하나라도 1이라면 1이 return되도록 만든다.
%XOR 게이트 - 퍼셉트론의 한계
단순히 퍼셉트론만 사용한다면 직선형의 문제만 해결할 수 있다.
XOR 게이트라는 문제를 해결하기 위해서는 아래와 같은 "Multilayer Perceptron"을 이용한다.
- 비선형 데이터를 분리 할 수 있다.
- 학습시간이 오래 걸린다.
- 가중치 파라미터가 많아 과적합되기 쉽다
- 가중치 초기 값에 민감하며 지역 최적점에 빠지기 쉽다.
- 이를 구현하기 위해선 NAND(AND의 반대)와 OR 게이트를 이용하는 것.
- 어렵게 생각할 것 없이, AND 게이트의 반대인 NAND를 형성.
- x1에 해당하는 부분에는 NAND의 결과 값을, x2에 해당하는 부분엔 OR의 결과 값을 대입
- Return되는 값은 AND 게이트의 형식을 따른다.
NAND를 형성, 해당 함수를 이용
혹은 아래와 같이 간단히 한줄로만 끝낼 수도 있다.
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