728x90 반응형 딥러닝2 multi-layer perceptron multi layer perceptron(다층신경망)에 대한 설명에 앞서 single layer perceptron과의 차이를 먼저 얘기해보자면, 은닉층(hidden)의 존재 여부가 그 둘의 차이를 나타낸다고 할 수 있다. 은닉층이 존재하는 multi-layer perceptron 에서도 은닉층이 1개이냐 2개 이상이냐에 따라 얕은 신경망이냐 심층 신경망이냐로 나뉘게 된다. 그렇다면 왜 은닉층이 필요한지에 대해 알아보도록 하자. 기존의 single layer perceptron 의 경우 신경망을 통해서 선형 분류가 가능한 모델(linearly separable)을 만들 수 있었다. 하지만 선형으로 분류하지 못하는 문제(linearly inseparable)들이 존재하고, 이 문제(XOR gate)를 해결.. 2020. 8. 27. MNIST 데이터를 활용한 딥러닝 기초 딥러닝을 입문할 때 바이블 데이터인 MNIST를 가지고 딥러닝을 배워보자 !¶ tensorflow 모듈을 불러오고, 버전을 확인한다. tensorflow의 경우 2.1.0, 그 안의 keras의 경우 2.2.4 인 환경에서 실행한다. In [24]: import tensorflow as tf tf.__version__ Out[24]: '2.1.0' In [25]: tf.keras.__version__ Out[25]: '2.2.4-tf' 이제 tensorflow에 속한 keras에서 mnist를 불러와보자. 아래의 형식대로 불러오게 되면 train set과 test셋을 불러오게 된다. In [7]: from tensorflow.keras.datasets import mnist .. 2020. 5. 16. 이전 1 다음 728x90 반응형
