2번째 줄: |
2번째 줄: |
| | | |
| == 다양한 사례의 연구결과 공유 == | | == 다양한 사례의 연구결과 공유 == |
| + | 특정 기능을 구현하기 위해 어떤 층을 몇개나 준비해야 하나 고민에 빠지게 된다. |
| + | |
| + | 다양한 경험이 주는 강점은... 대강 어느 정도면 어떤 기능을 구현할 수 있겠다는 감각을 얻는 것. 대략적인 경험의 사례공유는 커다란 도움이 된다. |
| {| class="wikitable" | | {| class="wikitable" |
| !사례 | | !사례 |
− | !경험 | + | !시도 |
| + | !성과 |
| + | !링크 |
| |- | | |- |
| |0~9의 아라비아 숫자를 구분하는 것. | | |0~9의 아라비아 숫자를 구분하는 것. |
− | |16, 10의 2개 층만으로도 상당히 높은 수준으로 구현 가능하다. | + | |렐루 활성화함수로 512개, 소프트맥스 활성화함수로 10개. |
| + | |정확도는 97.8% |
| + | |[https://github.com/gilbutITbook/006975/blob/master/2.1-a-first-look-at-a-neural-network.ipynb 링크] |
| |- | | |- |
| + | | |
| + | | |
| | | | | |
| | | | | |
| |- | | |- |
| + | | |
| + | | |
| | | | | |
| | | | | |
| |} | | |} |
| [[분류:인공지능 기능구현]] | | [[분류:인공지능 기능구현]] |