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C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 Vol.1
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C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 Vol.1

Restricted Boltzman Machine의 이해와 Deep Belief Nets 구현

티모시 마스터즈 저 / 이승현 | 에이콘출판사 | 2016년 04월 28일 | 원서 : Deep Belief Nets in C++ and CUDA C: Volume 1: Restricted Boltzmann Machines and Supervised Feedforward Networks 리뷰 총점2.0 정보 더 보기/감추기
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상품정보

출간일 2016년 04월 28일
쪽수,무게,크기 288쪽 | 688g | 188*235*18mm
ISBN13 9788960778580
ISBN10 8960778583

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책소개

이 책은 인공지능 기술에서 가장 중심에 해당하는 딥러닝 알고리즘의 핵심인 ‘Deep Belief Network’를 ‘CUDA’와 함께 다루면서 딥러닝의 구조와 원리를 이해하고, 이러한 알고리즘이 GPGPU에서 동작하기 위해 어떠한 개념과 기법들이 적용되고 있는지 확인해볼 수 있는 책이다.


목차

1 소개
__이 책의 대상 독자
__다중 레이어 피드포워드 신경망 개요
__Deep Belief Nets란 무엇이며, 왜 이 모델이 좋은 것인가?

2 감독 피드포워드 신경망
__오차 역전파
____SoftMax 출력 계산 기법을 이용한 분류 작업
__기울기 계산 수행 소스코드
__가중치 패널티
__멀티스레드를 지원하는 기울기 연산
__CUDA 기반의 기울기 연산 코드
____기본 아키텍처
____간단한 예
____초기화
____은닉층 뉴런 활성화
____출력 뉴런 활성화
____oftMax 출력
____출력 델타
____출력 기울기
____첫 번째 은닉층의 기울기
____중간 은닉층들의 기울기
____기울기 가져오기
____평균 제곱 오차 연산의 효율을 향상 시켜주는 절감 알고리즘
____로그 발생 확률 연산의 효율을 향상시켜주는 절감 알고리즘
____총정리
__기본적인 훈련 알고리즘
____첫 가중치를 구하기 위한 담금질 모사 알고리즘
____최적의 출력 가중치 계산을 위한 특이값 분해
____통계적 기울기 하강
____기울기 최적화의 켤레 개념

3 제한된 볼츠만 머신
__제한된 볼츠만 머신이란?
____재구조화 오차
__최대 발생 가능 훈련
____대조적 발산
____가중치 패널티
____희소
... 펼처보기

출판사 리뷰

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ Deep Belief Nets 패러다임에 대한 학습 동기를 제공한다.
■ 대부분의 일반적인 Deep Belief Nets의 구성 요소들을 위한 중요한 함수와 수식들을 제시하고, 정당성에 대해 연구한다.
■ 일반적인 Deep Belief Nets 패러다임을 위한 훈련, 실행, 분석 알고리즘들을 언어 독립적인 형태로 제공한다.
■ 이 책에 수록돼 있는 DEEP 프로그램의 상세한 사용자 매뉴얼은 홈페이지(TimothyMasters.info)에서 무료로 다운로드할 수 있다. 이 책에서는 이 프로그램의 내부적인 동작 원리를 상세하게 다룬다.
■ 여러 가지 필수적인 Deep Belief Nets 알고리즘을 구현한 C++ 코드를 제공한다. 윈도우상에서 실행되는 멀티스레드 버전의 구현물과 더불어 nVidia 비디오카드의 슈퍼 컴퓨팅 성능을 활용할 수 있도록 CUDA C 기반으로 구현한 코드도 제공한다.


★ 이 책의 대상 독자 ★

이 책은 신경망에 대해 이미 기본적인 지식이 있으며, Deep Belief Nets에 대해 학습하고 실험해보면서 DEEP 프로그램도 구현해보고자 하는 독자를 대상으로 한다.


★ 이 책의 구성 ★

1장, '소개'에서는 다중 레이어 피드포워드 신경망에 대해 알아보고 Deep Belief Nets란 무엇인지 알아본다.

2장, '감독 피드포워드 신경망'에서는 오차 역전파에 대해 알아보고 멀티스레드를 지원하는 CUDA 기반의 기울기 연산 코드에 대해 알아본다.

3장, '제한된 볼츠만 머신'에서는 RBM(Restricted Boltzmann Machine)의 특이점을 알아보고, 최대 발생 가능 훈련에 대해 알아본다.

4장, '탐욕적인 훈련'은 훈련 알고리즘에 대해 알아 본 후, 생성적 샘플링에 대해 다룬다.

5장, 'DEEP 사용 매뉴얼'에서는 개략적인 DEEP 1.0 프로그램의 사용 매뉴얼을 소개한다.

★ 옮긴이의 말 ★

4년 전, 우연히 처음 데이터 마이닝 분야를 접하게 된 이후 줄곧 데이터 속에서 특정한 패턴을 찾아내는 기법들이 얼마나 놀라운 속도로 발전하고 있는 지 구경하는 것만으로도 상당한 재미가 있었다. 예전에는 ‘인공지능’이란 말이 그저 스타크래프트와 같은 게임 소프트웨어를 만드는 데에만 국한돼 사용되는 것 같았지만, 요즘에는 부쩍 자동차 소프트웨어나 사용자와 대화해주는 소프트웨어, 주식 거래 자동화 소프트웨어, 바이오인포매틱스 등에 활발하게 적용되면서 왠지 모를 보람을 느끼고 있다. 이 책은 이러한 인공지능
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