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자료유형 : 단행본
서명 / 저자 : 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 : 파이썬으로 익히는 딥러닝 이론과 구현 / 사이토 고키 지음 ; 개앞맵시 옮김
원서명 : ゼロから作るDeep Learning : Pythonで學ぶディ―プラ―ニングの理論と實装
개인저자 : 사이토 고키 |
발행사항 : 서울 : 한빛미디어, 2017
형태사항 : 312 p. : 삽화 ; 24 cm.
서지주기 : 참고문헌(p.300-307) 수록
부록주기 : 부록수록
주제명 : 딥 러닝
ISBN : 9788968484636
청구기호 : Q325.5 사68ㅁ
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부가정보

목차

1장 헬로 파이썬
1.1 파이썬이란?
1.2 파이썬 설치하기
1.3 파이썬 인터프리터
1.4 파이썬 스크립트 파일
1.5 넘파이
1.6 matplotlib
1.7 정리

2장 퍼셉트론
2.1 퍼셉트론이란?
2.2 단순한 논리 회로
2.3 퍼셉트론 구현하기
2.4 퍼셉트론의 한계
2.5 다층 퍼셉트론이 출동한다면
2.6 NAND에서 컴퓨터까지
2.7 정리

3장 신경망
3.1 퍼셉트론에서 신경망으로
3.2 활성화 함수
3.3 다차원 배열의 계산
3.4 3층 신경망 구현하기
3.5 출력층 설계하기
3.6 손글씨 숫자 인식
3.7 정리

4장 신경망 학습
4.1 데이터에서 학습한다!
4.2 손실 함수
4.3 수치 미분
4.4 기울기
4.5 학습 알고리즘 구현하기
4.6 정리

5장 오차역전파법
5.1 계산 그래프
5.2 연쇄법칙
5.3 역전파
5.4 단순한 계층 구현하기
5.5 활성화 함수 계층 구현하기
5.6 Affine/Softmax 계층 구현하기
5.7 오차역전파법 구현하기
5.8 정리

6장 학습 관련 기술들
6.1 매개변수 갱신
6.2 가중치의 초깃값
6.3 배치 정규화
6.4 바른 학습을 위해
6.5 적절한 하이퍼파라미터 값 찾기
6.6 정리

7장 합성곱 신경망(CNN)
7.1 전체 구조
7.2 합성곱 계층
7.3 풀링 계층
7.4 합성곱/풀링 계층 구현하기
7.5 CNN 구현하기
7.6 CNN 시각화하기
7.7 대표적인 CNN
7.8 정리

8장 딥러닝
8.1 더 깊게
8.2 딥러닝의 초기 역사
8.3 더 빠르게(딥러닝 고속화)
8.4 딥러닝의 활용
8.5 딥러닝의 미래
8.6 정리

부록 A Softmax-with-Loss 계층의 계산 그래프
A.1 순전파
A.2 역전파
A.3 정리

참고문헌

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