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입력노드는 총 5개입니다. 한 노드당 2개 중 하나의 값을 가지고 있어 서로 다른 입력값은 총 32가지의 경우를 가집니다.
출력노드는 770여개입니다. 770여개의 항목 각각의 적합도를 구하여 출력할 것입니다. 이 항목은 점점 늘어날 것입니다.
이러한 경우 ANN으로 학습이 가능할까요? 훈련데이터 개수가 서로 다른 32개일 경우와 똑같은 입력이 존재하여 총 300개의 훈련 데이터를 준비했을 때의 경우의 학습 차이가 있을까요?

ANN을 예제로만 돌려보다 처음으로 제가 정리한 데이터를 넣어 실행해보았는데 손실값이 줄어들기는 하나 값이 만을 넘습니다. 또 검증 데이터를 넣었을 때 검증 데이터의 손실값은 8천대로 학습 데이터 손실값과 차이가 큽니다. 무엇인가 잘못된 것인가요?
어떤 입력값들이 주어졌을 때 항목별로 적합도를 얻어 그 중 가장 적합도가 큰 것을 추천하는 분류 ANN을 케라스로 구현하였습니다.
정확도는 0~1 사이 값으로 상승하고 있는데 손실함수가 왜 저렇게 높은지 뭐가 문제인지 모르겠습니다. 케라스의 fit함수를 이용해 학습시키고 있습니다.

제주창조경제혁신센터와 그라운드X가 함께 운영하는 <2019 제주 블록체인 해커톤> 참가자 모집 소식을 알려드립니다.

작년에 이어 올해로 2회째를 맞이하는 <2019 제주 블록체인 해커톤>은 카카오 블록체인 자회사 그라운드X의 블록체인 플랫폼인 클레이튼(Klaytn)을 활용하여 블록체인 애플리케이션(BApp, Blockchain Application)을 개발해 보는 행사입니다.

블록체인 서비스에 관심 있는 누구나 참가 신청 가능하며, 개인 또는 5인 이하의 팀 단위로 지원할 수 있습니다. 참가 신청은 이번달 11일(금)까지 행사 공식홈페이지(http://jjbw.io/)를 통해 가능합니다.

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[행사명]
2019 제주 블록체인 해커톤