딥러닝 기초 -1 다층 퍼셉트론

앞에서 단층 퍼셉트론으로 해결할수 없는 XOR gate 문제를 보았다.

 

이를 해결하기위해 다층 퍼셉트론이 등장한다.

 

- 1986년 첫 번째 빙하기의 끝 (Boom times)

 

- 비 선형적인 문제 해결

  단층 퍼셉트론은 입력층과 출력층만이 존재.

 

- 단층 퍼셉트론을 여러 층으로 쌓아보기

 

- XOR gate 예시

  XOR 연산은 하나의 레이어를 사용하여 표현하는 것은 불가능 하지만,

  NAND와 OR 연산을 함께 사용할 시 표현 가능

 

- 다층 퍼셉트론 (Multi Layer Perceptron)

  단층 퍼셉트론을 여러 개 쌓은 것을 다층 퍼셉트론이라고 부름.

 

- 히든층(Hidden Layer)

  입력층과 출력층 사이의 모든 Layer

 

- 히든층의 개수와 딥러닝

  히든층이 3층 이상일 시 깊은 신경망이라는 의미의 Deep Learning 단어 사용

 

- 다층 퍼셉트론이 결정할 수 있는 영역

  히든층이 늘어날수록 복잡한 영역을 표현할수 있다.

 

 

Q. 다층 퍼셉트론에 대한 설명으로 옳지 않은 것을 고르세요.

 

1. 다층 퍼셉트론이란 단층 퍼셉트론을 여러 개 쌓은 것을 의미한다.

 

2. AND와 NOR 연산을 함께 사용하면 XOR 문제를 해결할 수 없다.

 

3. 히든층이란 다층 퍼셉트론에서 입력층과 출력층 사이의 모든 레이어를 뜻한다.

 

4. 여러 개의 히든층이 존재할 경우 해당 모델을 딥러닝 모델이라고 정의할 수 있다.

 

정답 2

 

AND와 NOR 연산을 함께 사용하면 XOR 문제를 해결할 수 있습니다.

먼저 AND와 NOR 연산은 다음과 같이 진행됩니다.

AND

x	y	output
0	0	0
0	1	0
1	0	0
1	1	1

NOR

x	y	output
0	0	1
0	1	0
1	0	0
1	1	0

여기서 두 결과를 NOR하면 아래와 같이 XOR 문제를 해결할 수 있습니다.

AND	NOR	OUTPUT
0	1	0
0	0	1
0	0	1
1	0	0

즉, 다음과 같은 구성을 의미합니다.

 

 

AND, NOR 다층 퍼셉트론

 

분류기의 특성을 알아보았다.