[AI] 인공지능, 인공신경망

Bora Kwon·2022년 6월 2일
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인공신경망 Basic

1. 인공지능이란?

Artificial Intelligence : 인공 지능 안에, Machine Learning 안에, Representation Learning 안에, Deep Learning이 있다. 사람 처럼 행동하는 모든 기계를 AI라고 한다.
Machine Learning : 경험을 학습시킨다.
Representation Learning : 데이터에서 중요한 특징(feature)을 알고리즘이 감지하는 것.
인공신경망

퍼셉트론

1957년 프랭크 로젠블라트가 제안한 알고리즘.
각 노드의 입력치와 가중치를 곱한 값을 모두 합한 값을 활성함수로 판단하여 임계치 이상인 경우 1, 아니면 0으로 출력함. 가중치는 입력값의 중요도.

"""
단층 퍼셉트론 이용한 AND NAND OR 게이트 쉽게 구현 

1. AND 
- 두 개의 입력 값이 모두1인 경우만 output 1 아닌경우 0 
input : x1, x2 / output : y

w1 , w2 , b 라고 하면 (w 가중치 , b 편향 값)

"""


def AND_gate(x1, x2):
    w1 = 0.5
    w2 = 0.5
    b = -0.7

    result = x1 * w1 + x2 * w2 + b
    print("result >> ", result)

    if result <= 0:
        return 0
    else:
        return 1


"""
NAND 게이트 :두개의 입력값이 1인 경우에만 출력값이 0 나머지 쌍에 대해서는 모두 출력 값 1 
"""


def NAND_gate(x1, x2):
    w1 = -0.5
    w2 = -0.5
    b = 0.7

    result = x1 * w1 + x2 * w2 + b  # 단층 퍼셉트론 공식

    if result <= 0:
        return 0
    else:
        return 1


# test = NAND_gate(1, 0)
# print("test >> ", test)

# # [0,0] [0,1] [1,0] [1,1]
# test = AND_gate(0, 1)
# print("test >> ", test)

"""
OR 게이트 두값이 0 , 0 - >  0 / 0, 1 -> 1 두값이 서로 다르면 1 
"""


def OR_gate(x1, x2):
    w1 = 0.5
    w2 = 0.5
    b = -0.4

    result = x1 * w1 + x2 * w2 + b  # 단층 퍼셉트론 공식

    if result <= 0:
        return 0
    else:
        return 1


test = OR_gate(1, 1)
print("Test>>", test)
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