MNIST 문제에 두개의 은닉층(Neural Layer)을 가지는 뉴럴 네트워크를 적용해 보자. MNIST 문제는 머신 러닝 연구에서 알고리듬 적용 대상 일순위로서 수많은 연구가 이루어졌으며 이미 99.7% 이상의 인식률을 성취하고 있다.
한편 뉴럴 네트워크 형태를 기본으로 하는 CNN(Convolutionary Neural Network) 딥 러닝(Deep Learning)에 의해서 98.5% 의 인식률을 넘어가 버리기 때문에 머신 러닝을 배우면서도 간과해버리는 알고리듬 중에 하나가 바로 순수한 뉴럴 네트워크 구성에 의해서 즉 CNN 과 같은 특수한 기법 적용 없이 어느 정도 높은 인식률을 얻어낼 수 있는가 평가해 볼 필요가 있다.
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