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신경망 설계 2/e

주요 신경망 이론과 응용 사례

마틴 헤이건, 하워드 데무스, 마크 허드슨 빌, 올랜도 헤수스 저/윤성진 | 에이콘출판사 | 2018년 09월 28일 | 원서 : Neural Network Design 첫번째 리뷰어가 되어주세요 | 판매지수 2364 판매지수란? 공유 페이스북 공유하기 트위터 공유하기 상품퍼가기 열기/닫기
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상품정보

출간일 2018년 09월 28일
쪽수,무게,크기 920쪽 | 1630g | 188*235*44mm
ISBN13 9791161752129
ISBN10 1161752129

책소개

신경망 이론 입문서로서 전세계 독자들에게 많은 사랑을 받으며, 대학원 교재로 채택될 정도로 그 효용성을 인정받고 있다. 이 책에서는 인공 신경망의 역사에 변곡점을 만든 주요 신경망의 개념과 구조, 훈련 방식을 체계적이고 상세하게 소개하고 있다. 또한 신경망 이론의 수학적 이해에 필요한 선형대수 이론을 주요하게 다루고 있으며, 예제와 문제 풀이를 통해 개념을 쉽게 설명하고 있어서 누구나 흥미롭게 이해하고 따라갈 수 있고, 신경망 이론의 수학적 증명을 포함하고 있어서 수학적 타당성을 깊이 있게 이해할 수 있게 해준다. 이 책을 통해 신경망의 이론적 기반을 더욱 탄탄히 다질 수 있을 것이다.

저자 소개

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 마틴 헤이건

Martin T. Hagan 제어 시스템과 신호 처리 분야에서 35년간 연구와 강의를 해왔으며, 최근 25년간은 신경망을 사용한 제어와 필터링, 예측 분야의 연구에 집중해왔다. 오클라호마 주립대학교 전기 및 컴퓨터 공학과 학부의 교수이자 ‘Neural Network Toolbox for MATLAB’의 공동 저자이기도 하다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 하워드 데무스

23년간 주로 로스 알라모스 국립 연구소에서 세계 최초의 전자 컴퓨터 ‘매니악(MANIAC)’의 설계와 개발에 관여하는 등의 업계 경험을 쌓아왔으며, 15년간의 강의 경력도 갖추고 있다. ‘Neural Network Toolbox for MATLAB’의 공동 저자이면서, 현재는 볼더의 콜로라도대학교에서 신경망을 강의하고 있다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 마크 허드슨 빌

인공지능 알고리즘과 소프트웨어 개발 기술에 집중하고 있는 소프트웨어 공학자다. ‘Neural Network Toolbox for MATLAB’의 공동 저자이며, 아이다호 헤이든에 있는 자신의 회사(MHB)를 통해 관련 컨설팅을 하고 있다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 저 : 올랜도 헤수스

24년간 업계 경험을 통해 베네수엘라 카라카스에 있는 AETI와 텍사스 캐롤턴에 있는 할리버턴사를 거쳐 현재는 텍사스 프리스코에서 공학 컨설팅을 하고 있다. 그의 논문은 ‘Neural Network Toolbox for MATLAB’에서 동적 신경망 훈련 알고리즘의 기초가 됐다.

작가파일보기 관심작가알림 신청 역 : 윤성진

KAIST 전산학과에서 석사 학위를 취득하고, 약 22년 동안 LG전자, 보험넷, 엑센츄어, 티맥스소프트, LUXROBO에서 연구개발, 컨설팅, 제품기획, 전략기획 분야에서 일을 해 왔다. 최근 5년 동안, 티맥스소프트에서 연구기획 실장 및 수석 제품기획자로 다양한 데이터 및 미들웨어 관련 소프트웨어 제품기획을 했으며 LUXROBO에서 모듈형 로봇 플랫폼 제품기획과 CSO로서 사업 전략을 수립했다.

목차

1장. 소개

목표
역사
응용
생체 영감
참고 문헌

2장. 뉴런 모델과 네트워크 구조

목표
이론과 예제
표기법
뉴런 모델
네트워크 구조
결과 요약
문제 풀이
맺음말
연습문제


3장. 신경망 예제

목표
이론과 예제
문제 정의
퍼셉트론
해밍 네트워크
홉필드 네트워크
맺음말
연습문제

4장. 퍼셉트론 학습 규칙

목표
이론과 예제
학습 규칙
퍼셉트론 구조
퍼셉트론 학습 규칙
수렴의 증명
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

5장. 신호 및 가중치 벡터 공간

목표
이론과 예제
선형 벡터 공간
선형 독립
공간 생성
내적

직교성
벡터 전개
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

6장. 신경망을 위한 선형 변환

목표
이론과 예제
선형 변환
행렬 표현
기저 변환
고윳값과 고유벡터
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

7장. 지도 헵 학습

목표
이론과 예제
선형 연상 메모리
헵 규칙
의사역행렬 규칙
응용
헵 학습의 변형
결과 요약
문제 풀이
맺음말
참고 문헌
연습문제

8장. 성능 표면과 최적점

목표
이론과 예제
테일러 급수
... 펼처보기

책속으로

이 책에서는 기본 신경망 구조와 학습 규칙을 소개한다. 신경망의 수학적 분석과 훈련 방법, (비선형 회귀 분석, 패턴 인식, 신호 처리, 데이터 마이닝, 제어 시스템 같은) 실용적 엔지니어링 문제로의 응용을 강조하고 있다.
책의 내용을 명확하고 일관된 방식으로 제시해 쉽게 읽고 적용할 수 있도록 심혈을 기울였다. 각 장의 논의 주제를 충분히 설명하기 위해 가능한 한 많은 문제 풀이를 포함시켰다. 또한 마지막 5개 장에서는 신경망을 실제 문제에 적용했을 때 발생할 수 있는 실질적인 이슈를 설명하기 위해 몇 가지 사례 연구를 제시했다.
이 책에 포함될 수도 있었지만 생략된 여러 내용이 있다. 예를 들어, 이 책에서는 모든 신경망 구조와 학습 규칙을 요약해서 설명하기보다는 기본 개념을 집중적으로 설명하고 있다. 둘째, VLSI, 광학기기, 병렬 컴퓨터 같은 신경망 구현 기술은 논의하지 않는다. 마지막으로 신경망의 생물학적/심리학적 근거는 깊이 있게 제시하지 않는다.
이런 내용은 모두 중요한 주제지만 이 책은 신경망 설계에 가장 유용한 주제에 집중하고 이를 깊이 있게 다룸으로써 독자에게 도움을 주고자 한다.
--- 지은이의 말 중에서
... 펼처보기 --- 본문 중에서

줄거리

각 장은 이론과 예제, 결과 요약, 문제 풀이, 맺음말, 참고 문헌, 연습문제로 이뤄진 6개의 절로 나뉘어 있다. ‘이론과 예제’ 절은 각 장의 본문으로 기본 아이디어 개발 과정과 (여기 왼쪽의 아이콘으로 표시되는) 예제를 포함한다. ‘결과 요약’ 절은 주요 방정식과 개념을 쉽게 참고할 수 있게 했다. 각 장의 1/3 정도는 ‘문제 풀이’ 절에 할애돼 있으며 여기서는 주요 개념에 대한 자세한 예제를 제공한다.

1장부터 6장까지는 뒷부분에 필요한 기본 개념을 다룬다. 1장은 이 책에 대한 소개와 함께 간단한 역사적 배경과 기초 생물학에 관한 내용으로 구성돼 있다. 2장은 기본 신경망 구조를 설명하고, 이 책에서 사용하는 표기법을 정의한다. 3장은 세 종류의 신경망을 사용해 간단한 패턴 인식 문제의 해결 방법을 보여준다. 이들은 이 책에서 제시하는 모든 종류의 네트워크를 대표하는 네트워크다. 또한 이 책에서는 3장에서 제시한 패턴 인식 문제를 공통의 경험적 맥락으로 제공한다.

이 책은 대부분의 다양한 작업을 수행하기 위한 신경망 훈련 방법에 초점이 맞춰져 있다. 4장에서는 학습 알고리즘이 무엇인지 소개하며, 최초의 실용적 학습 알고리즘
... 펼처보기

출판사 리뷰

이 책에서 다루는 내용

-(다층 신경망 및 방사형 기저 네트워크를 포함한) 피드포워드 네트워크와 순환망의 훈련 기법을 상세히 다루고 있다. 켤레 경사 및 레벤버그-마쿼트 역전파 알고리즘의 변형 외에 훈련된 네트워크의 일반화를 보장하기 위한 베이지안 정규화와 조기 종료에 대해서도 다룬다.
-특징 맵, 벡터 양자화 학습을 포함하는 연상 네트워크와 경쟁 네트워크를 간단한 구성요소와 함께 설명한다.
-상세한 실제 사례 연구를 제시하는 5개의 장과 함께 함수 근사, 패턴 인식, 군집화, 예측에 관한 실용적인 훈련 팁에 관한 장을 제공한다.
-상세한 예제와 다양한 문제 풀이를 제공한다. 슬라이드와 종합적인 데모 소프트웨어를 hagan.okstate.edu/nnd.html에서 내려 받을 수 있다.


이 책의 대상 독자
대학교 졸업반이나 대학원 1년 차를 위한 한 학기 신경망 입문 과정으로 구성됐다(물론 단기 과정이나 독학, 참고용으로도 적합하다). 독자는 선형대수, 확률, 미분 방정식에 관한 배경지식이 어느 정도 있어야 한다.

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