XOR 문제는 주어진 두 x1, x2의 값이 다르면 결과가 1이 나오고 같으면 0이 나오는 문제이다. 이번 실습에서는 이진 분류가 가능한 선형 분류기 하나로 XOR 문제를 풀면 어떤 결과가 나오는지 확인해보자.
XOR 문제의 경우는 지금까지 만든 AND, OR, NAND, NOR gate처럼 선형 분류기 하나로 문제를 해결할 수 없다. 즉 이는 로지스틱 회귀(Logistic Regression)로 문제를 해결할 수 없다는 뜻과 같다.
로지스틱 회귀는 범주형 변수를 회귀 예측하는 알고리즘을 말한다. XOR gate를 포함한 AND, OR, NAND, NOR gate는 0과 1의 입력쌍을 통해 0 또는 1, 즉 두 종류의 변수를 예측한다.. 따라서 지금까지 배운 gate 알고리즘은 모두 로지스틱 회귀 알고리즘이다.
import numpy as np
'''
1. XOR_gate 함수를 최대한 완성해보세요.
Step01. 이전 실습을 참고하여 입력값 x1과 x2를
Numpy array 형식으로 정의한 후, x1과 x2에
각각 곱해줄 가중치도 Numpy array 형식으로
적절히 설정해주세요.
Step02. XOR_gate를 만족하는 Bias 값을
적절히 설정해주세요.
Step03. 가중치, 입력값, Bias를 이용하여
가중 신호의 총합을 구합니다.
Step04. Step Function 함수를 호출하여
XOR_gate 출력값을 반환합니다.
'''
def XOR_gate(x1, x2):
x = np.array([x1,x2])
weight = np.array([-0.8, -0.8])
bias = 0.9
y = np.matmul(x, weight) + bias
return Step_Function(y)
'''
2. 설명을 보고 Step Function을 완성합니다.
앞 실습에서 구현한 함수를 그대로
사용할 수 있습니다.
Step01. 0 미만의 값이 들어오면 0을,
0 이상의 값이 들어오면 1을
출력하는 함수를 구현하면 됩니다.
'''
def Step_Function(y):
return 1 if y >= 0 else 0
def main():
# XOR Gate에 넣어줄 Input과 그에 따른 Output
Input = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
Output = np.array([[0], [1], [1], [0]])
# XOR Gate를 만족하는지 출력하여 확인
print('XOR Gate 출력')
XOR_list = []
for x1, x2 in Input:
print('Input: ',x1, x2, ' Output: ', XOR_gate(x1, x2))
XOR_list.append(XOR_gate(x1, x2))
hit = 0
for i in range(len(Output)):
if XOR_list[i] == Output[i]:
hit += 1
acc = float(hit/4)*100
print('Accuracy: %.1lf%%' % (acc))
if __name__ == "__main__":
main()반응형
