728x90 ANN2 필기체를 구분하는 분류 ANN 1단계 : 케라스 패키지에서 2가지 모듈을 불러옴 #분류 ANN을 위한 인공지능 모델 구현 from keras import layers, models layers는 각 계층을 만드는 모듈 models는 각 layer들을 연결하여 신경망 모델을 만든 후, 컴파일하고 학습시키는 역할, 평가도 포함 객체지향 방식을 지원하는 케라스는 models.Model 객체에서 compile(), fit(), predict(), evaludate() 등 딥러닝 처리 함수 대부분을 제공 Nin : 입력계층의 노드 수 Nh : 은닉 계층의 노드 수 number_of_class : 출력값이 가질 클래스 수 Nout : 출력 노드 수 2단계 : ANN 모델을 분산 방식으로 구현, 모델 구현에는 함수형 방식을 사용 x = layer.. 2020. 9. 8. 인공신경망 ANN(Artificial Neural Network) ANN이란 ? - 생체 신경망 구조와 유사하게 은닉 계층을 포함하는 인공신경망 기술 - 입력, 은닉, 출력 계층으로 구성되어 있으며 은닉 계층을 한 개 이상 포함할 수 있고, 각 계층은 여러 노드로 구성된다. - 은닉 계층 수나 각 은닉 계층의 노드 수는 사용자의 선택 사항이므로 입력 데이터아 목표로 하는 출력 데이터의 모양에 따라 적절한 값으로 선정해야 한다. 이러한 과정을 모델 최적화 또는 하이퍼 파리미터 최적화라고 한다. ANN의 활용 ? - 크게 분류와 회귀로 나뉨 - 분류 ANN은 입력 정보를 클래스 별로 분류하는 방식이며, 회귀 ANN은 입력 정보로 다른 값을 예측하는 방식 분류 ANN이란 ? - 입력 정보를 바탕으로 해당 입력이 어느 클래스에 속하는 지를 결정 - 판별은 두 출력 노드의 값을.. 2020. 9. 7. 이전 1 다음 728x90
