딥러닝-2.0. 퍼셉트론(1)-논리회로

 지난 포스트에서 기초적인 파이썬 코드를 사용하여, 퍼셉트론을 구현해보았다. 이번 포스트에서는 지난번에 생성한 퍼셉트론을 사용해서 논리 회로를 적용해보겠다.

 

 

논리회로(Logical circuit)

 1937년 클로드 섀넌(Claude Shannon)이 개발한 논리 회로(Logical Circuit)는 불 대수(Boolean algebra)를 물리적으로 구현한 것으로, 하나 이상의 논리적 입력값(True / False)이 들어가면, 그에 맞는 논리 연산(And / Or 등)을 수행하여 하나의 논리적 출력 값(True / False)을 얻는 전자 회로다.

 논리 회로는 다양한 불 대수의 조합을 통해 다양한 기능을 수행할 수 있는데, 이를 이용해서 컴퓨터 같은 고등 연산이 가능한 기계를 만들어 낼 수도 있다.

 여기서 AND, NOT, OR, XOR 등과 같은 기본이 되는 논리 연산을 수행하는 것을 논리 게이트(Logical gate)라 한다.

 만약, 앞에서 만들었던 퍼셉트론이 논리 게이트에 대해서도 적용 가능하다면, 퍼셉트론을 이용해서 컴퓨터도 만들 수 있지 않을까?

 

 

 

논리 게이트

1. AND 게이트

• AND 게이트는 우리가 코드를 짤 때, 익숙한 논리 연산자 AND와 같으며, 이는 집합에서 교집합에 해당한다. 교집합은 두 집합이 모두 참(True)일 경우, 참(True)을 반환하는 것이다.
• 두 집합에 대한 진리표를 만들어, 이를 보다 쉽게 이해해보자.

$x_1$	$x_2$	$y$
0	0	0
0	1	0
1	0	0
1	1	1

• 위 표를 볼 때, 1은 True(참)이라 생각하고, 0은 False(거짓)이라고 생각해보자.
• 위 표를 퍼셉트론의 공식에 맞게 고쳐보자.

$$ y = \begin{cases}
 0, \ \ \ w_1*0 + w_2*0 \leq \theta \\ 
 0, \ \ \ w_1*0 + w_2*1 \leq \theta \\ 
 0, \ \ \ w_1*1 + w_2*0 \leq \theta \\ 
 1, \ \ \ w_1*1 + w_2*1 > \theta  
\end{cases} $$

• 위 공식을 보면, 변수인 가중치($w_1, w_2$)와 임계값($\theta$)을 어떻게 설정하느냐로 AND 게이트를 구현할 수 있다는 것을 알 수 있다.
• 위 공식을 참으로 만드는 가중치와 임계값을 설정하여, AND 게이트를 구현해보자

# Perceptron
>>> def Perceptron(x1, x2, w1, w2, theta):
    
>>>     y = w1*x1 + w2*x2
    
>>>     if y <= theta:
>>>         return 0
>>>     elif y > theta:
>>>         return 1
    
    
# AND Gate를 구현해보자.
>>> w1, w2, theta = 0.5, 0.5, 0.8

>>> print("AND Gate")
>>> print("----"*20)
>>> print("(0, 0):", Perceptron(x1=0, x2=0, w1=w1, w2=w2, theta=theta))
>>> print("(0, 1):", Perceptron(x1=0, x2=1, w1=w1, w2=w2, theta=theta))
>>> print("(1, 0):", Perceptron(x1=1, x2=0, w1=w1, w2=w2, theta=theta))
>>> print("(1, 1):", Perceptron(x1=1, x2=1, w1=w1, w2=w2, theta=theta))

AND Gate
--------------------------------------------------------------------------------
(0, 0): 0
(0, 1): 0
(1, 0): 0
(1, 1): 1

• 위 코드를 보면, 가중치와 임계값을 0.5로 정했을 뿐인데, AND Gate와 동일한 결과가 나온 것을 알 수 있다.

 

 

 

2. NAND 게이트

• 이번에는 AND 게이트의 반대인 NOT AND 게이트인 NAND 게이트를 구현해보자.
• NAND 게이트는 AND 게이트의 반대이므로, 진리표는 다음과 같다.

$x_1$	$x_2$	$y$
0	0	1
0	1	1
1	0	1
1	1	0

# NAND Gate를 구현해보자.
>>> w1, w2, theta = -0.5, -0.5, -0.8

>>> print("NAND Gate")
>>> print("----"*20)
>>> print("(0, 0):", Perceptron(x1=0, x2=0, w1=w1, w2=w2, theta=theta))
>>> print("(0, 1):", Perceptron(x1=0, x2=1, w1=w1, w2=w2, theta=theta))
>>> print("(1, 0):", Perceptron(x1=1, x2=0, w1=w1, w2=w2, theta=theta))
>>> print("(1, 1):", Perceptron(x1=1, x2=1, w1=w1, w2=w2, theta=theta))

NAND Gate
--------------------------------------------------------------------------------
(0, 0): 1
(0, 1): 1
(1, 0): 1
(1, 1): 0

• NAND Gate는 AND Gate의 반대이므로, 가중치와 임계값을 모두 역수로 만들어주었다.

 

 

 

3. OR 게이트

• 다음은 또 다른 기본 논리 게이트 중 하나인 OR 게이트를 구현해보자.
• OR은 집합의 합집합에 해당하며, 둘 중 하나라도 True인 경우 True를 반환한다.

$x_1$	$x_2$	$y$
0	0	0
0	1	1
1	0	1
1	1	1

# OR Gate를 구현해보자.
>>> w1, w2, theta = 0.5, 0.5, 0.2

>>> print("OR Gate")
>>> print("----"*20)
>>> print("(0, 0):", Perceptron(x1=0, x2=0, w1=w1, w2=w2, theta=theta))
>>> print("(0, 1):", Perceptron(x1=0, x2=1, w1=w1, w2=w2, theta=theta))
>>> print("(1, 0):", Perceptron(x1=1, x2=0, w1=w1, w2=w2, theta=theta))
>>> print("(1, 1):", Perceptron(x1=1, x2=1, w1=w1, w2=w2, theta=theta))

OR Gate
--------------------------------------------------------------------------------
(0, 0): 0
(0, 1): 1
(1, 0): 1
(1, 1): 1

• OR 게이트도 오로지 가중치만 바꾸었는데, 우리가 원하는 값을 반환한 것을 볼 수 있다!

 

 

 

4. 퍼셉트론 공식 정리 및 코드 체계화

• 지금까지 퍼셉트론 코드를 짜보며, 이 코드를 보다 쉽게 바꿀 수 있다는 생각이 들지 않는가?
• 먼저 퍼셉트론에 사용된 공식에서 임계값 $\theta$를 왼쪽으로 이동시켜, 절편으로 만들면 어떨까?

$$ y = \begin{cases}
 0, \ \ \  (w_1x_1 + w_2x_2 + b \leq 0)  \\ 
 1, \ \ \  (w_1x_1 + w_2x_2 + b > 0) 
\end{cases} $$

• 좌변으로 이동하면서 $-\theta$로 부호가 음수로 바뀌었는데, 보기에 깔끔하지 않으니 부호가 양수인 $b$라는 절편으로 만들어보았다.
• 그런데 위 공식을 보면, 어디서 많이 본 공식과 굉장히 유사하지 않은가? 그렇다. 회귀식과 퍼셉트론의 공식은 동일하며, 이로써 퍼셉트론도 선형성을 따지는 것임을 알 수 있다.
• 위 내용을 코드에 반영하면서, 동시에 퍼셉트론으로 AND 게이트, NAND 게이트, OR 게이트를 구현할 때, 오로지 가중치만을 바꿨는데, 이를 보다 깔끔한 코드로 구현해보자.

>>> class Logical_gate:
    
>>>     def __init__(self, weight_dict):
        
>>>         self.weight = weight_dict


>>>     def Perceptron(self, x1, x2, key):

>>>         weight = self.weight[key]
>>>         w = weight["w"]
>>>         b = weight["b"]

>>>         y = w[0]*x1 + w[1]*x2 + b

>>>         if y <= 0:
>>>             return 0
>>>         elif y > 0:
>>>             return 1
        
>>>     def Run_Gate(self, key):

>>>         print(key + " Gate")
>>>         print("----"*20)
>>>         print("(0, 0):", self.Perceptron(0, 0, key))
>>>         print("(0, 1):", self.Perceptron(0, 1, key))
>>>         print("(1, 0):", self.Perceptron(1, 0, key))
>>>         print("(1, 1):", self.Perceptron(1, 1, key))
>>>         print("----"*20)
>>>         print("\n")

>>> weight_dict = {"AND":{"w":[0.5,0.5], "b":-0.5},
>>>                     "NAND":{"w":[-0.5,-0.5], "b":0.5},
>>>                     "OR":{"w":[0.5,0.5], "b":-0.2}}

>>> LG = Logical_gate()

>>> LG.Run_Gate("AND")
>>> LG.Run_Gate("NAND")
>>> LG.Run_Gate("OR")

AND Gate
--------------------------------------------------------------------------------
(0, 0): 0
(0, 1): 0
(1, 0): 0
(1, 1): 1
--------------------------------------------------------------------------------


NAND Gate
--------------------------------------------------------------------------------
(0, 0): 1
(0, 1): 0
(1, 0): 0
(1, 1): 0
--------------------------------------------------------------------------------


OR Gate
--------------------------------------------------------------------------------
(0, 0): 0
(0, 1): 1
(1, 0): 1
(1, 1): 1
--------------------------------------------------------------------------------

• 위 코드는 기존의 퍼셉트론 코드에 비해 더 어려워 보이긴 하지만, 일단 만들어 놓으면, 사용하기는 훨씬 쉽다.
• 새로운 논리 게이트를 구현하고자 하면, 딕셔너리인 weight_dict에 새로운 가중치($w_1, w_2, b$ 모두를 앞으로 단순하게 가중치로 부르겠다.)만 담으면 끝이다.

 

 

 

 지금까지 퍼셉트론을 이용해서 AND, NAND, OR 게이트를 가중치만 바꿔서 구현한 것을 살펴보았는데, 지금까지만 보면, 퍼셉트론이 논리 게이트에서도 잘 작동하는 것으로 보일 것이다.

 그러나, 앞서 말했듯 퍼셉트론도 선형성을 기반으로 결과를 도출하고, 그 결과가 활성화 함수인 계단 함수(이 부분은 뒤에서 자세히 다루겠다.)를 통해 출력되었는데, 이에 대한 반례가 존재한다.

 다음 포스트에서는 퍼셉트론의 논리 게이트 적용에서 반례인 XOR 게이트에 대해 학습해보고, 어째서 그런 문제가 발생하는지, 그리고 해결 방안은 무엇인지에 대해 학습해 보겠다.