from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
 
model = Sequential()

# 신경망 모델 구조 정의
model.add(Dense(3, input_dim=2, activation='sigmoid'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 컴파일 단계, 옵티마이저와 손실함수, 측정지표를 연결해서 계산 그래프를 구성을 마무리 합니다.
model.compile(optimizer='sgd', loss='mse', metrics=['mae', 'mse'])
# model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 분류인 경우 예시

results = model.fit(X,y, epochs=50)

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten

model = Sequential() 
model.add(Flatten(input_shape=(28, 28))) # 28*28 = 784 특성 벡터로 펼쳐 변환해 Dense 층으로 들어갑니다
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

model.compile(optimizer='adam'
             , loss='sparse_categorical_crossentropy'
             , metrics=['accuracy'])

model.summary()
# 총 7850 parameters (10 bias)

# 딥러닝을 구동하는 데 필요한 케라스 함수를 불러옵니다.
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
import tensorflow.keras.layers as Layer

# 케라스 외의 필요한 라이브러리를 불러옵니다.
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 딥러닝 구조를 결정합니다(모델을 설정하고 실행하는 부분입니다).
model = Sequential([
    Dense(30, activation='relu'),
    Layer.Dropout(0.5),
    Dense(30, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid') # 분류할 방법에 따라 개수를 조정해야 합니다. 
])
# 딥러닝을 실행합니다.
model.compile(loss='mean_squared_logarithmic_error', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # mean_squared_error # binary_crossentropy # mean_absolute_error # poisson
history = model.fit(X, Y, epochs=30, batch_size=30)