1 계단함수
퍼셉트론에서 사용하는 기본적인 함수. 0을 넘으면 1, 0과 같거나 작으면 0을 반환한다.
1.1 구현
def step_function(x): # 일반적으로 넘파이 배열을 받는다.
y = x > 0 # 들어온 배열에서 0보다 큰 경우만 골라 1을 반환한다.(True 반환)
return y.astype(np.int) # bool형을 반환하기 때문에 int형으로 바꾸어준다.
2 시그모이드 함수
sigmoid(S자 모양이라는 의미) function. 신경망에서 사용하는 함수. 신경망과 퍼셉트론의 차이는 활성화 함수의 차이 뿐이다.
2.1 구현
def sigmoid_function(x): # 일반적으로 넘파이 배열을 받는다.
return 1 / (1 + np.exp(-x)) # 그냥 모양 그대로 반환한다.
3 렐루 함수(ReLU 함수)
Rectfied(정류된) Linear Unit. 0 이하라면 0을 출력하고 0을 넘는다면 입력을 그대로 출력하는 함수. 즉, -흐름만을 차단한 함수이다. 선형함수이지만, 정류되었다는 점에서 구분된다.\
3.1 구현
def relu_function(x): # 일반적으로 넘파이 배열을 받는다.
return np.maximum(0, x)