tf.keras.layers.Concatenate 레이어는 여러 개의 레이어의 출력을 합쳐 하나의 특징 맵으로 만드는 역할을 합니다. 이를 통해 다양한 정보를 결합하여 더 복잡한 특징을 추출할 수 있습니다. 아래는 tf.keras.layers.Concatenate 레이어를 사용한 예제입니다.

import tensorflow as tf

## 더미 데이터 생성
data_1 = tf.random.normal(shape=(4, 8))
data_2 = tf.random.normal(shape=(4, 8))

## Concatenate 레이어 정의
concatenate_layer = tf.keras.layers.Concatenate()

## Concatenate 레이어 실행
concatenated_data = concatenate_layer([data_1, data_2])

print("Data 1:")
print(data_1)
print("\nData 2:")
print(data_2)
print("\nConcatenated data:")
print(concatenated_data)` 

위 예제에서는 tf.keras.layers.Concatenate 레이어를 사용하여 두 개의 4x8 크기의 더미 데이터에 대한 레이어를 정의하고 실행합니다. 입력 데이터는 리스트로 전달되며, 리스트 내의 데이터가 합쳐집니다.

실행 결과 예시:

`Data 1:
[[-0.6767696   0.50640184  0.48408416 -1.7319225   0.47935787  0.02960949  0.22203806 -0.18661933]
 [ 0.16212203  0.00625151 -0.23637217 -0.1994282  -1.1369998  -1.4519073   0.8338972  -0.25679192]
 [ 0.04218664  0.01154247 -0.37905234  1.2856978   1.3137298  -0.83012474 -0.01855423  1.3862859 ]
 [-0.4234931  -0.26983717 -1.6039538   0.9820322   1.6953092  -0.6627208   0.11286679  0.16121684]]

Data 2:
[[-0.68068707 -0.45454302  0.00232774 -0.3311097   1.0599198   0.20184675 -1.1333168  -0.89905673]
 [ 0.18776281  1.6985769   0.5795617   0.52436334  1.0041178   0.70230234 -0.01318134 -0.03258059]
 [-1.5998565  -0.54635024 -0.13833067 -1.8409641  -0.68900037  0.41783452  1.2998827  -1.6017975 ]
 [-0.28412068  1.6879059   0.37805444 -1.2383838   0.28330806 -0.2955667  -0.14043108 -0.1549188 ]]

Concatenated data:
[[-0.6767696   0.50640184  0.48408416 -1.7319225   0.47935787  0.02960949  0.22203806 -0.18661933 -0.68068707 -0.45454302  0.00232774 -0.3311097   1.0599198   0.20184675 -1.1333168  -0.89905673]
 [ 0.16212203  0.00625151 -0.23637217 -0.1994282  -1.1369998  -1.4519073   0.8338972  -0.25679192  0.18776281  1.6985769   0.5795617   0.52436334  1.0041178   0.70230234 -0.01318134 -0.03258059]
 [ 0.04218664  0.01154247 -0.37905234  1.2856978   1.3137298  -0.83012474 -0.01855423  1.3862859  -1.5998565  -0.54635024 -0.13833067 -1.8409641  -0.68900037  0.41783452  1.2998827  -1.6017975 ]
 [-0.4234931  -0.26983717 -1.6039538`