퍼셉트론 작동 예시 구현하기

퍼셉트론 작동 예시 구현하기

이번 실습에서는 이론 영상을 통해 학습한 퍼셉트론의 작동 예시를 직접 수행해보겠습니다.

신작 드라마 수(x1x_1x1​)와 확보한 여가 시간(x2x_2x2​)에 따른 엘리스 코딩 학습 여부(yyy)를 예측하는 모델을 구현했을 때, 아래와 같은 변수들을 가정합니다.

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변수 설명

변수명설명

w0w_0w0​	다른 영향을 받지 않고 학습을 해야 한다는 의지
x1x_1x1​	오늘 나온 신작 드라마 수
w1w_1w1​	드라마 시청 욕구로 인한 영향
x2x_2x2​	확보한 여가 시간
w2w_2w2​	여가 시간에 공부하고 싶은 정도
yyy	엘리스 학습 여부(학습한다:1, 학습하지 않는다:0)

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아래 그래프는 w0:−5,w1:−1,w2:5w_0: -5, w_1:-1, w_2:5w0​:−5,w1​:−1,w2​:5값을 갖는 Perceptron 함수의 결과를 출력한 것입니다. 학습 여부(출력값 yyy)가 1이 나오도록 x1x_{1}x1​, x2x_{2}x2​ 값을 입력하세요.

 

지시사항

1. perceptron의 예측 결과가 학습한다:1 이 나오도록 x1x_{1}x1​, x2x_{2}x2​에 적절한 값을 입력하세요.
   • 활성화 함수는 ‘신호의 총합이 0 이상이면 학습하고, 0 미만이라면 학습하지 않는다‘는 규칙을 가집니다.

 

 

# 학습 여부를 예측하는 퍼셉트론 함수

def Perceptron(x_1,x_2):

 

# 설정한 가중치값을 적용

w_0 = -5

w_1 = -1

w_2 = 5

 

# 활성화 함수에 들어갈 값을 계산

output = w_0+w_1*x_1+w_2*x_2

 

# 활성화 함수 결과를 계산

if output < 0:

y = 0

else:

y = 1

 

return y, output

"""

1. perceptron의 예측 결과가 학습한다:1 이 나오도록

x_1, x_2에 적절한 값을 입력하세요.

"""

x_1 = 0

x_2 = 2

 

result, go_out = Perceptron(x_1,x_2)

 

print("신호의 총합 : %d" % go_out)

 

if go_out > 0:

print("학습 여부 : %d\n ==> 학습한다!" % result)

else:

print("학습 여부 : %d\n ==> 학습하지 않는다!" % result)