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Ⅰ. 코드 및 컴파일 결과
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.datasets import fashion_mnist
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 1. Fashion MNIST 데이터셋 import
fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images,
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과제에 대한 최적의 신경망을 하이퍼파라미터를 달리하여 작성한 후 그 모형의 특성을 정리하시오. (8점)
4. 구글 Colab을 이용하여 MNIST에 대한 완전연결신경망을 작성하시오. 교재의 코드를 참고하되 그대로 작성하지 않고 신경망 구조(
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과제에 대해 하이퍼파라미터를 달리하여 신경망 2개를 만들고 2개 신경망의 성능을 비교하여 하이퍼파라미터의 특성을 정리하시오. (8점)
4. 구글 Colab을 이용하여 MNIST에 대한 완전연결신경망을 작성하고 그 과정을 설명하시오. 코드 작성할
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과제에 대해 하이퍼파라미터를 달리하여 신경망 2개를 만들고, 이 2개 신경망 성능을 비교하여 하이퍼파라미터의 특성을 정리하시오.(8점)
4. 구글 Colab을 이용하여 MNIST에 대한 완전연결신경망을 작성하고 그 과정을 설명하시오. 코드 작성
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및 과제. 보건산업브리프 Vol 219/ 2016
김윤정 외 . 인공지능이 기술 발전이 가져올 미래 사회 변화. KISTEP. 2016
니콜라스 카, "유리감옥", 한국경제신문, 2014
미래부/KISTEP, "2015 기술영향평가 제2권 인공지능 기술", 2015
박영숙, "유엔미래보고서 2045",
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