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부
신경망과 딥러닝
TIP
계속 진행하기 전에 이 장의 끝에 있는 연습문제
1
번을 풀어보세요. 텐서플로 플레이그라운드
TensorFlow
Playground
에서 여러 가지 신경망을 실험해보고 출력을 시각화할 수 있습니다. (층과 뉴런의 개수, 활성화 함수
등) 하이퍼파라미터의 효과는 물론 다층 퍼셉트론을 이해하는 데 크게 도움이 될 것입니다.
이제 필요한 모든 개념을 배웠으니 케라스로 다층 퍼셉트론을 구현해봅시다.
10.2
케라스로 다층 퍼셉트론 구현하기
케라스는 모든 종류의 신경망을 손쉽게 만들고 훈련, 평가, 실행할 수 있는 고수준 딥러닝
API
입니다.
API
문서 (또는 명세 )는
https
://
keras
.
io
에 있습니다. 케라스의 참조 구현 (이를 케
라스라고 부르기도 합니다)은 프랑수아 숄레
François
Chollet
가 연구 프로젝트
26
의 일환으로 개발
했으며
2015
년
3
월에 오픈 소스로 공개되었습니다. 사용하기 쉬우면서도 유연성과 아름다운
디자인을 가지고 있기 때문에 금세 인기가 높아졌습니다. 이 참조 구현은 계산 백엔드
backend
에
의존하여 신경망에 필요한 많은 연산을 수행합니다. 인기 있는 세 가지 딥러닝 라이브러리 중
에서 백엔드를 선택할 수 있습니다. 텐서플로, 마이크로소프트 코그니티브 툴킷
Microsoft
Cognitive ...