Python 딥러닝 1_ Perceptron과 Logic Gates

Perceptron(퍼셉트론)

---

다수의 신호를 입력 받아서, 하나의 신호를 출력

- And Gate

def and_gate(x1, x2):
    w1, w2 = 1.0, 1.0  # 가중치
    bias = -1
    y = x1 * w1 + x2 * w2 + bias
    if y > 0:
        return 1
    else:
        return 0

- Or Gate

def or_gate(x1, x2):
    w1, w2 = 1.0, 1.0
    b = -0.5
    y = x1 * w1 + x2 * w2 + b
    if y > 0:
        return 1
    else:
        return 0

- Nand Gate

def nand_gate(x1, x2):
    w1, w2 = 0.5, 0.5  # 가중치(weight)
    b = 0  # 편향(bias)
    y = x1 * w1 + x2 * w2 + b
    if y < 1:
        return 1
    else:
        return 0

- Xor Gate

XOR(Exclusive OR: 배타적 OR)
선형 관계식(y = x1 * w1 + x2 * w2 + b) 하나만 이용해서는 만들 수 없음
NAND, OR, AND를 조합해야 가능

def xor_gate(x1, x2):
    """XOR(Exclusive OR: 배타적 OR)
    선형 관계식(y = x1 * w1 + x2 * w2 + b) 하나만 이용해서는 만들 수 없음
    NAND, OR, AND를 조합해야 가능
    """
    z1 = nand_gate(x1, x2)
    z2 = or_gate(x1, x2)
    return and_gate(z1, z2)  # forward propagation(순방향 전파)

- execute

if __name__== '__main__':
    for x1 in (0, 1):
        for x2 in (0, 1):
            print(f'AND({x1}, {x2}) -> {and_gate(x1, x2)}')
            print(f'NAND({x1}, {x2}) -> {nand_gate(x1, x2)}')
            print(f'OR({x1}, {x2}) -> {or_gate(x1, x2)}')
            print(f'XOR({x1}, {x2}) -> {xor_gate(x1, x2)}')
            print(' ')

- Result

C:\dev\lab_dl\venv\Scripts\python.exe C:/dev/lab_dl/ch02/ex01.py

AND(0, 0) -> 0
NAND(0, 0) -> 1
OR(0, 0) -> 0
XOR(0, 0) -> 0

AND(0, 1) -> 0
NAND(0, 1) -> 1
OR(0, 1) -> 1
XOR(0, 1) -> 1

AND(1, 0) -> 0
NAND(1, 0) -> 1
OR(1, 0) -> 1
XOR(1, 0) -> 1

AND(1, 1) -> 1
NAND(1, 1) -> 0
OR(1, 1) -> 1
XOR(1, 1) -> 0

Process finished with exit code 0