Head vs breakz

1. import 진행중 상황 MLP 모델을 실행하기 위해 Import를 하는과정 오류메세지 AttributeError: module 'keras.backend.tensorflow_backend' has no attribute '_is_tf_1' 오류 부분 1 import matplotlib.pyplot as plt 2 from sklearn.model_selection import train_test_split ----> 3 from keras.datasets import mnist 4 from keras.models import Sequential 5 from keras.utils.np_utils import to_categorical 현재 상태 virtual env (anaconda) keras =..

기계학습과 딥러닝 차이 인공지능 > 기계학습 > 딥러닝 기계학습과 딥러닝은 컴퓨터를 학습시킨다. 딥러닝은 신경망을 사용한다. 신경망 구조를 통해 스스로 답을 찾는 방법 신경망은 가중치를 통해 출력값이 결정 GPU를 통해 연산속도를 가속 기계학습과 딥러닝의 차이는 다양한 차이점이 있지만, 가장 핵심적인 차이는 신경망이다. 다층 학습이 어려운 이유 모델이 깊어 질수록 학습이 안된다. 모델의 앞부분보다 뒷부분이 학습이 잘된다. 왜 뒷부분이 잘되는가? Back propagation 신경망 학습의 경우, Back propagation을 통해 weight 값을 조정 뒷부분부터 weight 값을 조정하면서 앞부분으로 가는데 이부분에서 문제가 생김 뒷부분보다 앞부분이 학습이 안되는 층이 발생한다. 왜 학습이 안되는 층..