엑셀로 쉽게 이해하는 인공 뉴런
(blog.ncsoft.com)NC소프트의 김환희라는 게임 디자이너가 스프레드시트로 인공신경망에 사용되는 인공 뉴런(Artificial neuron)을 구현하고, 반복 학습을 통해 이 뉴런으로 NOT, AND, OR 게이트를 구현하는 게시물을 3회에 걸쳐 NC소프트 블로그에 연재했습니다. (한국어) 또한 연재 마지막에는 인공 뉴런의 대표적인 한계인 ‘XOR 문제’(하나의 인공 뉴런으로는 XOR 게이트를 구현할 수 없다)를 언급하고, 이를 해결하기 위해 여러 개의 뉴런을 층층이 쌓아 다층 신경망을 구성한다는 것을 간략히 언급하여 추후 학습을 유도하고 있습니다.
참고로 여기서 사용된 인공 뉴런은 1958년 프랭크 로젠블라트가 제안한 초창기 인공신경망인 [퍼셉트론](Perceptron)에서 활성화 함수만 계단 함수(Step function)에서 시그모이드 함수(Sigmoid function)로 바꾼 것입니다. 이렇게 할 경우, 이 인공 뉴런은 통계학에서 말하는 ‘이항 로지스틱 회귀’(Binomial Logistic Regression) 모형과 똑같은 것이 됩니다. (https://ratsgo.github.io/machine%20learning/2017/04/02/logistic/ 참조)
[본편]
1편: https://blog.ncsoft.com/?p=39696
2편: https://blog.ncsoft.com/?p=39823
3편: https://blog.ncsoft.com/?p=40075
[구글 스프레드시트]
1편: https://docs.google.com/spreadsheets/d/…
2편: https://docs.google.com/spreadsheets/d/…
3편: https://docs.google.com/spreadsheets/d/…
링크만 별도로 댓글로 뺍니다.
[본편]
1편: https://blog.ncsoft.com/?p=39696
2편: https://blog.ncsoft.com/?p=39823
3편: https://blog.ncsoft.com/?p=40075
[구글 스프레드시트]
1편: https://docs.google.com/spreadsheets/d/…
2편: https://docs.google.com/spreadsheets/d/…
3편: https://docs.google.com/spreadsheets/d/…
참고로 3편은 시뮬레이션 반복 횟수가 많아서 스프레드시트가 무겁습니다. 열 때 참고하시기 바랍니다.