퍼셉트론

x1,x2의 전기적 신호를 받아 w1, w2 각 가중치를 곱한 값을 θ와 비교한 값. 이때 b=-θ이고 편향이다.

예를 들어, w1 = 0.5, w2 = 0.5, θ = 0.7이라고 할 때,

0.5 * 1 + 0.5 * 1 = 1 >0.7                 0.5 * 1 + 0.5 * 0 = 0.5 <= 0.7

따라서, 각각의 y 값은 1,0이 된다.

이론을 살펴봤으니, 코드로 넘어가, 어떻게 작동하는지 살펴보겠다.

 

이때 np.array()이 쓰이는 이유는 x, w를 벡터 연산이 가능하게 변형시키기 위함이다. np.sum()은 벡터의 합을 나타낸다.

예를 들어, X = [1, 2], Y = [3, 4]일 때,

X+Y = [1, 2, 3, 4]가 나온다.

하지만, X = np.array(X), Y = np.array(Y) 후,

X+Y = array([4,6])이 나오게 된다.

 

교재 : 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 (저자 : 사이토 고키 / 번역 : 이복연 / 출판사 : 한빛미디어)

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