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심효섭 | 제이펍 | 2016년 10월 10일 리뷰 총점7.7 정보 더 보기/감추기
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품목정보

품목정보
출간일 2016년 10월 10일
쪽수, 무게, 크기 220쪽 | 418g | 170*225mm
ISBN13 9791185890593
ISBN10 1185890599

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책소개

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목차

상세 이미지

상세 이미지 1

저자 소개 (1명)

연세대학교 문헌정보학과를 졸업하고 모교 중앙도서관과의 인연으로 도서관 솔루션 업체에서 일하게 되면서 개발을 시작했다. 네이버에서 웹 서비스 개발 업무를 맡았으며, 웹 서비스 외에 기계학습에 대한 공부도 꾸준히 하고 있다. 최근 관심사는 회사에 속하지 않고도 지속 가능한 삶이다. 옮긴 책으로 『PyTorch를 활용한 강화학습/심층강화학습 실전 입문』 『PyTorch를 활용한 머신러닝, 딥러닝 철저 입문』 『딥러닝 ... 연세대학교 문헌정보학과를 졸업하고 모교 중앙도서관과의 인연으로 도서관 솔루션 업체에서 일하게 되면서 개발을 시작했다. 네이버에서 웹 서비스 개발 업무를 맡았으며, 웹 서비스 외에 기계학습에 대한 공부도 꾸준히 하고 있다. 최근 관심사는 회사에 속하지 않고도 지속 가능한 삶이다. 옮긴 책으로 『PyTorch를 활용한 강화학습/심층강화학습 실전 입문』 『PyTorch를 활용한 머신러닝, 딥러닝 철저 입문』 『딥러닝 제대로 시작하기』 『그림과 수식으로 배우는 통통 딥러닝』 등이 있다.
저자 : 오카타니 타카유키
1999년에 도쿄대학 대학원 공학계연구과 계수공학 전공으로 박사과정을 수료하였다. 현재는 도호쿠대학 대학원 정보과학연구과 교수로 재직 중이다.

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책 속으로

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주요 내용
1장: 신경망 연구의 간략한 역사와 이 책의 구성을 다룬다.
2장: 앞먹임 신경망을 다룬다. 이는 입력에서 출력까지 정해진 한 방향으로만 정보가 전달되는 신경망으로, 가장 기본적이자 널리 응용되는 신경망이다.
3장: 앞먹임 신경망의 학습 방법을 설명한다. 특히, 딥 뉴럴넷에서 기본적인 학습 방법으로 활용되는 확률적 경사 하강법에 초점을 맞추고 기초 이론과 방법을 설명한다.
4장: 오차 기울기를 구하기 위한 방법으로 역전파법을 설명한다.
5장: 자기부호화기(autoencoder)를 다룬다. 이는 비지도 학습을 하는 신경망으로, 주로 데이터를 잘 나타내는 자질을 학습하고 데이터에 대한 좋은 표현을 얻는 것을 목적으로 한다. 열쇠가 되는 희소 규제화나 데이터 백색화에 대해서도 설명한다. 또, 자기부호화기를 이용한 딥 뉴럴넷의 사전훈련 방법도 다룰 것이다.
6장: 이미지에 대한 응용에서 빼놓을 수 없는 합성곱 신경망을 다룬다. 합성곱층과 풀링층 등 특수한 구조를 갖는 층에 대해서 자세히 설명하고 구체적인 응용 예를 소개한다.
7장: 재귀 신경망을 다룬다. 재귀 신경망을 위한 기본적인 구성과 학습 방법을 설명하고, 음성 인식, 필기 인식 등의 성공적으로 응용되고 있는 장·단기 기억과 입력 연속열과 길이가 다른 연속열을 추정할 수 있는 커넥셔니스트 시계열 분석법 등을 설명한다.
8장: 볼츠만 머신을 다룬다. 다른 장에서 다룬 신경망과 달리, 유닛 간에 양방향성 결합을 가지며 그 거동이 확률적으로 기술되는 것이 특징이다.

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