수수께끼 고양이

텐서플로를 활용하여 7 세그먼트 숫자 값에 따라 표시되는 LED의 ON, OFF 값을 입력 받아 2진수로 출력하는 인공신경망을 구성하고 학습합니다. numpy 배열로 데이터 초기화하기 # _7seg_data.py import numpy as np np.set_printoptions(precision=4, suppress=True) X=np.array([ [ 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0 ], # 0 [ 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0 ], # 1 [ 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0 ], # 2 [ 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1 ], # 3 [ 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1 ], # 4 [ 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1 ], # 5 [ 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1 ], ..

연습문제 1. 텐서플로를 사용하여 2입력 1출력 인공 신경망 구현하기 import tensorflow as tf import numpy as np X=np.array([[2,3]]) # 입력데이터 YT=np.array([[27]]) # 목표데이터(라벨) W=np.array([[3],[4]]) # 가중치 B=np.array([1]) # 편향 model=tf.keras.Sequential([ tf.keras.Input(shape=(2,)), # 입력층 노드의 개수를 1로 설정합니다. tf.keras.layers.Dense(1) # 출력층 노드의 개수를 1로 설정합니다. ]) # 신경망 모양 결정(W,B 내부적 준비) model.layers[0].set_weights([W,B]) model.compile(op..

* 텐서플로우, 오픈cv, matplotlib, numpy 설치가 필요합니다. 1. 1입력 1출력 인공 신경망 구현하기 import tensorflow as tf import numpy as np X=np.array([[2]]) # 입력데이터(가로가 2개) YT=np.array([[10]]) # 목표데이터(라벨) W=np.array([[3]]) # 가중치 B=np.array([1]) # 편향 model=tf.keras.Sequential([ tf.keras.Input(shape=(1,)), # 입력층 노드의 개수를 1로 설정합니다. tf.keras.layers.Dense(1) # 출력층 노드의 개수를 1로 설정합니다. ]) # 신경망 모양 결정(W,B 내부적 준비) model.layers[0].set_w..