논리함수의 Module-2 방식에 의한 신경회로망의 구성

본 논문은 논리함수의 Module-2 방식에 따라 신경회로망을 구성하고, 구성된 신 경회로망에 의해서 논리함수 XOR을 예를 들어 표현하였다. 논리함수에서 사용된 Module-2 방식은 2치자료를 처리하는 것으로, 논리함수의 대표적인 것이 부울함수(Boole function)이 다. 신경회로망의 입력층에서는 논리함수의 값을 입력하고, 중간층에서는 논리함수의 직교 전개를 이용하고, 출력층에서도 직교전개등을 통하여 최종적인 결과값을 얻는 것이다. 이를 위해서 내적(inner product) 및 norm등을 정의하고, 직교(orthogonal)에 대한 정의를 하였 다. 또한, 부울함수(Boole Function)의 미분에 대한 정의 및 부울함수의 Maclaurin 전개에 대해서도 정의하였다. 본 논문에서 논리함수의 최종적인 출력값은 부울함수의 Maclaurin 전 개에 의해서도 실제적인 값이 출력될 수 있다는 것을 나타내었다.