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ANN 생체 신경망 구조와 유사하게 은닉 계층을 포함하는 인공 신경망 기술 필기체를 구분하는 분류 ANN 구현 1단계 : 케라스 패키지 2가지 모듈을 불러온다 from keras import layers, models layer: 각 계층을 만드는 모듈 models : layer들을 연결하여 신경망 모델을 만든 후 컴파일, 학습시키는 역할 2단계 : 분류 ANN에 필요한 파라미터를 설정 Nin, Nh, number_of_class, Nout 입력 계층의 노드 수, 은닉 계층의 노드 수, 출력 값일 가질 클래스 수, 출력 노드 수 실제 정의는 main()안에서 진행 / 전역변수로 지정할 필요가 없다면 파라미터들을 시작 함수인 main()에 넣어준다. 3단계 : 모델링 분산방식 함수형 구현 x= layers..

Keras 시작Keras인공지능 코딩을 쉽게 할 수 있는 Python Library인공지능 엔진 프로그램을 호출하여 인공지능 알고리즘을 수행한다. Y =w * x + bw,b : 가중치Model = Network + objective function + optimizer 초기에는 네트워크의 가중치가 랜덤한 값으로 할당되므로 랜덤한 변환을 연속적으로 수행한다.자연스럽게 출력은 기대한 것과 멀어지고 손실 점수가 매우 높을 것이다. 하지만 네트워크가 모든 샘플을 처리하면서 가중치가 조금씩 올바른 방향으로 조정되고 손실 점수가 감소한다. 이를 훈련 반복(training loop)이라고 하며, 충분한 횟수만큼 반복하면 손실 함수를 최소화하는 가중치 값을 산출한다. 최소한의 손실을 내는 네트워크가 타깃에 가능한 가..