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딥 러닝 제대로 정리하기
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딥 러닝 제대로 정리하기

아소 히데키 등저/심효섭 | 제이펍 | 2018년 03월 12일 리뷰 총점10.0 정보 더 보기/감추기
내용
5점
편집/디자인
5점
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상품정보

출간일 2018년 03월 12일
쪽수,무게,크기 320쪽 | 170*225*16mm
ISBN13 9791188621057
ISBN10 118862105X

책소개

인공지능과 딥 러닝의 원리를 명료한 수식과 그림으로 설명한 체계적인 딥 러닝 교과서!

이 책은 인공지능 분야 최일선에 있는 연구자들이 일본 인공지능학회지에 게재했던 자신들의 연재물에 내용을 대폭 보강하여 만든 책이다. 지금까지의 딥 러닝 연구 성과를 수식과 함께 체계적으로 정리하였을 뿐만 아니라 앞으로 남은 과제를 구체적인 사례와 함께 서술하였다. 기초편에서는 딥 러닝의 전체 그림과 함께 대규모 신경망을 학습하는 데 필요한 노하우를 간략하게 정리하였으며, 응용편에서는 딥 러닝의 주요 응용 분야인 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리에서 딥 러닝이 어떻게 적용되고 있는지와 함께 각 분야에 특화된 응용 기법을 소개하였다.


저자 소개

작가파일보기 관심작가알림 신청 등저 : 아소 히데키

산업기술종합연구소 인공지능 연구센터 부센터장
연구 분야: 기계학습 및 응용

작가파일보기 관심작가알림 신청 역 : 심효섭

연세대학교 문헌정보학과를 졸업하고 모교 중앙도서관과의 인연으로 도서관 솔루션 업체에서 일하게 되면서 개발을 시작했다. 네이버에서 웹 서비스 개발 업무를 맡았으며, 웹 서비스 외에 기계 학습에 대한 공부도 꾸준히 하고 있다. 최근 관심사는 회사에 속하지 않고도 지속 가능한 삶이다. 옮긴 책으로 『딥러닝 제대로 시작하기』, 『그림과 수식으로 배우는 통통 딥러닝』 등이 있다.

저 자 소 개

야스다 무네키(安田 宗樹)_2장 집필
야마가타 대학교 부교수
연구 분야: 기계학습, 정보통계 역학, 이미지 처리

마에다 신이치(前田 新一)_3장 집필
교토 대학교 조교
연구 분야: 기계학습, 강화학습, 통계적 이미지 처리

오카노하라 다이스케(岡野原 大輔)_4장 집필
Preferred Infrastructure와 Preferred Networks의 임원 및 부사장
연구 분야: 기계학습, 대규모 데이터 분석, 자연어 처리, 데이터 구조

오카타니 타카유키(岡谷 貴之)_5장 집필
도호쿠 대학교 교수
연구 분야: 컴퓨터 비전

쿠보 요타로(久保 陽太?)_6장 집필
아마존 음성인식 과학자
연구 분야: 음성인식

다누슈카 볼레갈라(Danushka Bollegala)_7장 집필
리버풀 대학교 부교수
연구 분야: 자연어 처리, 데이터 마이닝, 기계학습

카미시마 토시히로(神? 敏弘)_편집 담당
산업기술종합연구소 주임연구원
연구 분야: 데이터 마이닝, 기계학습, 추천 시스템

목차

1.
PART 1 기초편_1
CHAPTER 1 계층형 신경망을 이용한 딥 러닝_3
1.1 시작하며 3
1.2 데이터로부터 내부 표현 학습하기 5
1.2.1 내부 표현의 중요성과 학습 기법 6
1.2.2 특징 엔지니어링과 표현 학습 7
1.3 계층형 신경망 10
1.3.1 신경망 연구의 계보 10
1.3.2 계층형 신경망의 수리적 모형 11
1.4 계층형 신경망의 학습 13
1.4.1 오차수정 학습 14
1.4.2 오차역전파 학습 15
1.4.3 경쟁학습 17
1.5 딥 뉴럴넷을 이용한 심층 표현학습 18
1.5.1 오차역전파 학습을 통한 내부 표현학습 19
1.5.2 딥 뉴럴넷의 학습 20
1.6 합성곱 신경망 21
1.7 자기부호화기 24
1.7.1 자기부호화기와 자기부호화기의 학습 24
1.7.2 적층 자기부호화기 25
1.7.3 희소 자기부호화기 27
1.7.4 잡음제거 자기부호화기 28
1.8 정리 28
참고 문헌 30

CHAPTER 2 딥 볼츠만 머신_35
2.1시작하며 35
2.2 통계적 머신 러닝의 아이디어 ― 데이터 생성 모형의 재현 37
2.3 마르코프 확률장과 볼츠만 머신 40
2.3.1 마르코프 확률장 40
2.3.2 볼츠만 머신 42
2.3.3 볼츠만 머신과 홉필드 네트워크의
... 펼처보기

책속으로

이 책은 다양한 딥 러닝 기법을 소개하는 책이다. 하지만 그 전에 먼저 딥 러닝 대 그 외의 기법, 그리고 결정적 대 확률적 모형의 두 가지 관점에서 이들 모형의 관계를 밝히는 방법으로 딥 러닝의 큰 그림을 보여 주고자 한다. 그러고 나서 결정적 및 확률적 모형으로 나누어 각각의 기법을 간단히 소개한다.
--- p.xix

이렇듯 오차역전파 학습으로 관측 데이터로부터 과업에 적합한 내부 표현을 학습하여 얻을 수 있다는 것을 증명함으로써 계층형 신경망이 문자 인식, 음운 인식, 각종 신호 처리 등 다양한 과업에 대해 응용이 시도되었다. 예를 들면, 필기 인식이나 한자 인식과 같은 과업에서는 이미지로부터 특징을 추출하는 대신 이미지의 픽셀값을 그대로 신경망에 입력한 경우에도 사람이 설계한 특징을 입력했을 때와 거의 동등한 인식 성능을 얻을 수 있음을 보였다.
--- p.19

사전훈련이 끝났다면 그 결과를 초깃값으로 삼아 전체 DBM에 대한 근사적 최대우도추정을 통해 파라미터 값을 미세조정한다. 물론 계산부하 문제가 있으므로 응용에서는 2.6.1항에서 소개했던 깁스 샘플링과 2.6.2장에서 다룬 평균장 근사를 사용하여 근사적인 방법으로 학습을
... 펼처보기 --- p.249

출판사 리뷰

딥 러닝 전문가를 위한 콤팩트한 기본서!
딥 러닝의 원리를 이해시키는 핵심 수식과 그림, 간결한 해설이 돋보이는 책!
인공지능과 딥 러닝의 원리를 명료한 수식과 그림으로 설명한 체계적인 딥 러닝 교과서!

이 책은 인공지능 분야 최일선에 있는 연구자들이 일본 인공지능학회지에 게재했던 자신들의 연재물에 내용을 대폭 보강하여 만든 책이다. 지금까지의 딥 러닝 연구 성과를 수식과 함께 체계적으로 정리하였을 뿐만 아니라 앞으로 남은 과제를 구체적인 사례와 함께 서술하였다. 기초편에서는 딥 러닝의 전체 그림과 함께 대규모 신경망을 학습하는 데 필요한 노하우를 간략하게 정리하였으며, 응용편에서는 딥 러닝의 주요 응용 분야인 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리에서 딥 러닝이 어떻게 적용되고 있는지와 함께 각 분야에 특화된 응용 기법을 소개하였다.

대상 독자 및 주요 내용
인공지능 학과 대학원생
관련 업계 연구자나 엔지니어

기초편
1장 딥 러닝 개요
2장 볼츠만 머신
3장 대조적 발산
4장 딥 러닝의 대규모 구현

응용편
5장 이미지 인식
6장 음성 인식
7장 자연어 처리

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