정성훈
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import tensorflow as tf
import numpy as np
 
X = np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]])
y = np.array([[0],[1],[1],[0]])
 
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(2, input_dim=2, activation='sigmoid'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(1,  activation='sigmoid'))
 
sgd = tf.keras.optimizers.SGD(lr=0.1)
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=sgd)
 
model.fit(X, y, batch_size=1, epochs=1000)
print(model.predict(X))
cs
  등록일 : 2020-08-02 [03:12] 조회 : 205 다운 : 159   
 
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