[MachineLearning] NN for XOR

논리 연산자 AND, OR, XOR, NOT 이 존재합니다. 

 

XOR data set

: 입력 신호가 다를 때 신호를 내보내는 연산자 입니다. 

- 서로 다른 값 True , 서로 같은 값 False 선형적으로 구분할 수 있는 방법이 물리적으로 불가능합니다. 

- 하나의 게이트로는 그래프로 그릴 수 없지만, 다층의 멀티 레이어로 구성할 때 그래프 그리는 것이 가능합니다. 

 

노드를 다층으로 가져가므로 물리적으로 gate를 

조합 함으로 분류가 가능하도록 되었습니다. 

 

- 비선형의 모형으로 구분

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

0) 데이터 정리 

1) 가설함수 설정 

 

2) 손실함수 설정

 

3) 경사하강법 적용

 

4) tensorflow 흐름

 

결과) 

50퍼센트의 정확도를 보이는 결과가 나타납니다. 

- Xor의 모델은 단독의 gate로 설계할 수 없습니다.  신경망을 멀티레이어드의 형태로 추가해보록 하겠습니다. 

 

 

추가 레이어드 구성) 

 

가설함수 변경) 

 

W1, W2의 값의 변화 확인으로 변경) 

 

결과) 

100프로로 정답과 일치하게 되었습니다.