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[Deep Learning] 단층 퍼셉트론(Single-Layer Perceptron), AND gate, OR gate, XOR gate
미누라니까요 2024. 12. 26. 21:37퍼셉트론은 입력 데이터를 가중치와 함께 계산해 선형 결정 경계를 학습하는 단순한 인공신경망 모델이다.
기본적으로 퍼셉트론을 설명할 때, 입력층과 출력층을 가지고 설명하는데, 이러한 가장 기본적인 모델이 사실은 "단층 퍼셉트론"이다.
단층 퍼셉트론(Single-Layer Perceptron)
단층 퍼셉트론(Single Layer Perceptron)은 입력층(input layer), 출력층(output layer)로 구성된다.
좀 더 단순한 그림으로는 위 그림과 같이 나타낼 수 있다.
다중퍼셉트론(Multiple Layer Perceptron)과 다른 점은 은닉층(hidden layer)의 유무이다.
아무튼, 이러한 단층 퍼셉트론(Single Layer Perceptron)으로는 단순한 분류, 즉 선형적인 분류를 수행할 수 있는데, 대표적으로 AND, OR, NAND 게이트를 구현할 수 있다.
AND gate
단층 퍼셉트론(Single Layer Perceptron)을 사용하여 분류하려면 AND 게이트의 각 결과를 아래와 같이 나타낼 수 있을 것이다.
AND gate는 두 값이 모두 1일때만 1을 출력하므로 선을 그어 분류한다면 위처럼 그을 수 있다.
따라서 단층 퍼셉트론을 이용하여 분류할 수 있게된다.
OR gate
OR gate도 진리표를 보고 그림을 나타내보면 아래와 같이 나온다.
이것도 선으로 그었을 때, 0과 1인 부분을 나눌 수 있다. 따라서 단층 퍼셉트론(Single Layer Perceptron)으로 분류가 가능하다.
NAND gate
마지막으로 NAND 게이트이다. NAND 게이트는 기본 게이트가 아닌 응용 게이트라서 단층 퍼셉트론으로 분류가 안될거라 생각할수도 있다.
하지만 진리표를 보고 나타낸다면 위 그림처럼 똑같이 선으로 분류할 수 있게된다.
그럼, 모든 게이트가 직선으로 분류할 수 있는 게 아닌가라는 생각이 들 수 있다.
선을 그어 분류할 수 없는 대표적인 게이트를 보자.
XOR gate
XOR gate 의 진리표를 보고 그림을 똑같이 나타내보겠다.
XOR은 0인 값과 1인 값이 선 하나만으로 나눠지지 않는다.
XOR게이트와 같이 이러한 게이트는 단층 퍼셉트론(Single Layer Perceptron)이 아닌, 다중 퍼셉트론(Multiple Layer Perceptron)을 사용해야한다.
