퍼셉트론의 알맞은 가중치 찾기

퍼셉트론의 알맞은 가중치 찾기

이번 실습에서는 주어진 데이터를 완벽히 분리하는 퍼셉트론을 직접 구현해보도록 하겠습니다.

단층 퍼셉트론을 직접 구현해보며 적절한 가중치(Weight)와 Bias 값을 찾아봅시다.

데이터 표

Input (x1)Input (x2)AND Output(y)

0	0	0
0	1	0
1	0	0
1	1	1

 

지시사항

1. perceptron 함수의 입력으로 들어갈 가중치 값을 입력해주세요.
   • w 리스트 안의 값들은 순서대로 w0,w1,w2w_0, w_1, w_2w0​,w1​,w2​에 해당됩니다.

def perceptron(w, x):

 

output = w[1] * x[0] + w[2] * x[1] + w[0]

 

if output >= 0:

y = 1

else:

y = 0

 

return y

# Input 데이터

X = [[0,0], [0,1], [1,0], [1,1]]

'''

1. perceptron 함수의 입력으로 들어갈 가중치 값을 입력해주세요.

순서대로 w_0, w_1, w_2에 해당됩니다.

'''

w = [-2, 1, 1]

# AND Gate를 만족하는지 출력하여 확인

print('perceptron 출력')

for x in X:

print('Input: ',x[0], x[1], ', Output: ',perceptron(w, x))

 

Input: 0 0 Output: 0
Input: 0 1 Output: 0
Input: 1 0 Output: 0
Input: 1 1 Output: 1
정답! perceptron 함수를 바르게 구현했습니다! 100점 획득!