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C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 Vol.2
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C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 Vol.2

복소수 영역에서의 오토인코더 이해와 구현

티모시 마스터즈 저 / 이승현 | 에이콘출판사 | 2017년 08월 11일 첫번째 리뷰어가 되어주세요 | 판매지수 372 판매지수란? 공유 페이스북 공유하기 트위터 공유하기 상품퍼가기 열기/닫기
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상품정보

출간일 2017년 08월 11일
쪽수,무게,크기 256쪽 | 638g | 188*235*15mm
ISBN13 9791161750316
ISBN10 1161750312

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책소개

전체 3권으로 이뤄지는 "C++과 CUDA C로 구현하는 딥러닝 신경망" 시리즈의 두 번째 책이다. 인코더와 디코더 구조를 기반으로 하면서 입력 정보를 다시 복원하는 구조의 오토인코더는 GAN 모델의 발전으로 인해 점차 그 활용도와 중요성이 커지고 있다. 1권에서 다뤘던 내용을 다시 언급하므로 1권의 내용을 충분히 숙지해주길 바란다.

먼저 기본적인 신호 처리 수준에서의 몰렛 웨이블릿 개념과 이를 이미지 처리로 확장했을 때의 푸리에 변환 개념 등을 살펴본다. 그다음 복소수 정의역에서의 오토인코딩 개념을 설명한다. 그리고 이러한 내용들을 복소수 영역에서의 신경망으로 확장해 활성화 함수와 그레디언트, SoftMax 레이어 등을 계산하는 과정으로 나눠 상세하게 살펴본다. 처음엔 단일 스레드 기반의 구현 방법부터 시작해서 마지막엔 멀티스레드 기반의 구현 방법으로 확장시킨다. 3장에서는 2장에서 각 레이어별로 구현한 내용을 GPGPU를 활용할 수 있도록 CUDA C로 구현하는 내용을 다룬다. 마지막 4장에서는 저자가 제공하는 DEEP 프로그램의 메뉴얼을 소개하면서, 사용자가 구현 결과를 미리 확인하면서 각 기능들의 실행 결과물을 쉽게 확인할 수 있도록 도와준다.


저자 소개

저자 : 티모시 마스터즈

수리 통계학 분야에서 수치 계산(numerical computing) 전공으로 박사 학위를 받았다. 그 이후 독립적인 컨설턴트로서 정부 및 산업 기관과 함께 지속적인 업무 경력을 쌓았다. 초기 연구 분야는 고고도(high-altitude) 촬영 사진에서 자동으로 특징(feature)을 추출하는 기능과 관련된 것들이며, 홍수와 가뭄 예측, 숨겨진 미사일 저장탑 탐지, 위협적인 군사용 차량 확인 등의 다양한 애플리케이션들을 개발했다. 그 후에는 침생검(needle biopsies)상에서 유익한 세포와 유해한 세포를 구별해내는 알고리즘 개발을 위해 의료 연구원으로 근무했다. 이후 12년 동안 주로 자동화된 금융 거래 시스템을 평가하기 위한 알고리즘을 개발했다.
지금까지 예측 모델을 실무에 적용하는 방법에 대한 내용으로 『Practical Neural Network Recipes in C++』(Academic Press, 1993), 『Signal and Image Processing with Neural Networks』(Wiley, 1994), 『Advanced Algorithms for Neural Networks』(Wiley, 1995), 『Neural, Novel, and Hybrid Algorithms for Time Series Prediction』(Wiley, 1995), 『Assessing and Improving Prediction and Classification』(CreateSpace, 2... 펼처보기

목차

장. 소개


2장. 내장된 클래스 레이블

__내장된 레이블들을 학습하는 코드
__케이스 분류
__클래스 조건적인 생성적 샘플링


3장. 신호 전처리

__최소 변환
____생성적 샘플들의 차이값 출력
__함수의 경로
__이동 윈도우에서의 푸리에 계수
__몰렛 웨이블릿
____주기, 너비, 지연(Lag)
____몰렛 웨이블릿 구현 코드


4장. 이미지 전처리

__2차원 공간에서의 푸리에 변환
____2차원 공간에서의 데이터 윈도우
____이미지의 푸리에 변환 구현 코드
____푸리에 변환의 생성적 샘플 출력


5장. 오토인코딩

__피드포워드 신경망에 대한 기본적인 수학 개념
__오토인코더를 통한 탐욕적 훈련
__복소수 개수에 대한 리뷰
____복소수 정의역에서의 고속 내적 연산
____복소수 정의역에서의 고유 값 분해
__복소수 정의역의 활성화
____활성화 함수의 도함수
____로지스틱 활성화 함수와 도함수
__그레디언트 계산
____순수 실수 및 SoftMax 출력 오차
____은닉층 가중치의 그레디언트
__그레디언트 계산 구현 코드
____전체 신경망과 도함수 계산
____그레디언트 계산
__멀티스레드 기반의 그레디언트 계산
__CUDA 그레디언트
... 펼처보기

출판사 리뷰

이 책에서 다루는 내용

신호 처리와 이미지 처리를 위한 몰렛 웨이블릿 및 푸리에 변환
오토인코딩의 기본 개념과 복소수 정의역에서의 오토인코딩 표현 이론 설명
신경망 관점에서 활성화 레이어 및 그레디언트 계산 과정 설명
단일 스레드 기반의 구현 방법부터 멀티스레드 기반의 구현 방법으로 확장
GPGPU를 활용할 수 있도록 CUDA C로 확장시켜 구현
DEEP프로그램의 상세한 사용자 매뉴얼 소개
DEEP을 이용해 구현 결과를 미리 확인하면서 각 기능들의 실행 결과물 확인
필수 Deep Belief Nets 알고리즘을 구현한 C++ 코드와 윈도우 상에서 실행되는 멀티스레드 버전의 구현물과 더불어 nVidia 비디오 카드의 슈퍼 컴퓨팅 성능을 활용할 수 있도록 CUDA C 기반으로 구현한 코드 제공


이 책의 대상 독자

전체 3권으로 이뤄지는 "C++과 CUDA C로 구현하는 딥러닝 신경망" 시리즈의 두 번째 책으로 오토인코더에 대해 다룬 책이다. 그러므로 신경망에 대해 이미 기본적인 지식이 있으며, Deep Belief Nets에 대해 학습하고 실험해보면서 이를 실제 프로그램으로 구현해보고자 하는 독자를 대상으로 한다. 1권에서 다뤘던 내용을 다시 언급하기 때문에 먼저 1권의 내용을 충분히 숙지해주길 바란다.


이 책의 구성

이 책은 크게 네 부분으로 나뉜다. 첫 번째는 클래스의 생성적 모범(exemplar)을 찾아낼 수 있는 방식을 통해, 특징 셋에 클래스 레이블들을 내장시키는 기법에 대해 다룬다. 그다음에는 Deep Belief Nets에 효과적인 입력을 제공하기 위한 신호 전처리 및 이미지 전처리 기법을 다룬다. 복소수 정의역 피처를 만들어내는 전처리 방식에 각별히 신경을 쓸 것이다. 세 번째로 기본적인 오토인코더에 대한 개념을 다루면서, 복소수 정의역에서 전체적인 오토인코딩에 대해 강조한다.
이러한 기법은 특히 신호 처리나 이미지 처리와 관련된 여러 분야에서 유용하게 사용할 수 있다. 마지막으로 DEEP 프로그램의 운용 방법에 대해 다룬다. 이 프로그램은 내 홈페이지에서 무료로 다운로드할 수 있다.


옮긴이의 말 ★

4년 전, 우연히 데이터 마이닝 분야를 접하게 된 이후 줄곧 데이터 속에서 특정한 패턴을 찾아내는 기법이 얼마나 놀라운 속도로 발전하고 있는지 구경하는 것만으로도 상당한 재미가 있었다. 예전에는 ‘인공지능’이란 말이 그저 스타크래프트와 같은 게임 소프트웨어를 만드는
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