앞선 실습에서 단층, 즉 한 개의 퍼셉트론으로 가중치와 Bias를 조정하여 AND, OR, NAND, NOR Gate를 구현했다.
이들은 하나의 직선으로 영역을 나눈 후 출력을 조정하여 나온 결과라고 할 수 있다.
하지만 XOR Gate는 구현하지 못했습니다. XOR Gate를 완벽히 구현하기 위해선 어떻게 가중치와 Bias를 조정해야 할까?
import numpy as np
'''
1. AND_gate 함수를 완성하세요.
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def AND_gate(x1,x2):
x = np.array([x1, x2])
weight = np.array([0.5, 0.5])
bias = -0.7
y = np.matmul(x, weight) + bias
return Step_Function(y)
'''
2. OR_gate 함수를 완성하세요.
'''
def OR_gate(x1,x2):
x = np.array([x1, x2])
weight = np.array([0.5, 0.5])
bias = -0.3
y = np.matmul(x, weight) + bias
return Step_Function(y)
'''
3. NAND_gate 함수를 완성하세요.
'''
def NAND_gate(x1,x2):
x = np.array([x1, x2])
weight = np.array([-0.5, -0.5])
bias = 0.7
y = np.matmul(x, weight) + bias
return Step_Function(y)
'''
4. Step_Function 함수를 완성하세요.
'''
def Step_Function(y):
return 1 if y >= 0 else 0
'''
5. AND_gate, OR_gate, NAND_gate 함수들을
활용하여 XOR_gate 함수를 완성하세요. 앞서 만든
함수를 활용하여 반환되는 값을 정의하세요.
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def XOR_gate(x1, x2):
nand_out = NAND_gate(x1, x2)
or_out = OR_gate(x1, x2)
return AND_gate(nand_out, or_out)
def main():
# XOR gate에 넣어줄 Input
array = np.array([[0,0], [0,1], [1,0], [1,1]])
# XOR gate를 만족하는지 출력하여 확인
print('XOR Gate 출력')
for x1, x2 in array:
print('Input: ',x1, x2, ', Output: ', XOR_gate(x1, x2))
if __name__ == "__main__":
main()반응형
