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18번째 줄: − |- − |0~9의 아라비아 숫자를 구분하는 것. − |렐루 활성화함수로 512개, 소프트맥스 활성화함수로 10개. − 2개 층만으로도 충분하다... 놀랍네; 고작 2층으로! − |정확도는 97.8% − |[https://github.com/gilbutITbook/006975/blob/master/2.1-a-first-look-at-a-neural-network.ipynb 링크] 48번째 줄:
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→층을 어떻게 구현할 것인가?
!성과
!성과
!링크
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|영화 리뷰 분류.
|영화 리뷰 분류.
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|[https://github.com/gilbutITbook/006975/blob/master/3.5-classifying-newswires.ipynb 링크]
|[https://github.com/gilbutITbook/006975/blob/master/3.5-classifying-newswires.ipynb 링크]
|}
=== 이미지 ===
{| class="wikitable"
!사례
!시도
!성과
!링크
|-
| rowspan="2" |0~9의 아라비아 숫자를 구분하는 것.
|렐루 활성화함수로 512개, 소프트맥스 활성화함수로 10개.
2개 층만으로도 충분하다... 놀랍네; 고작 2층으로!
|정확도는 97.8%
|[https://github.com/gilbutITbook/006975/blob/master/2.1-a-first-look-at-a-neural-network.ipynb 링크]
|-
|CNN 3층과 일반 신경망 2층.
|99.2%
|[https://github.com/gilbutITbook/006975/blob/master/5.1-introduction-to-convnets.ipynb 링크]
|-
|개와 고양이 이진분류
|CNN 4층과 신경망 2층.
|약 85%
|[https://github.com/gilbutITbook/006975/blob/master/5.2-using-convnets-with-small-datasets.ipynb 링크]
|}
|}
[[분류:인공지능 기능구현]]
[[분류:인공지능 기능구현]]