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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 일하면서 개발을 시작했다. 네이버에서 웹 서비스 개발 업무를 맡았으며, 웹 서비스 외에 머신러닝 공부도 꾸준히 하고 있다. 최근 관심사는 회사에 속하지 않고도 지속 가능한 삶이다. 옮긴 책으로는 『엔지니어를 위한 블록체인 프로그래밍』, 『머신러닝 실무 프로젝트』(이상 한빛미디어), 『엔지니어를 위한 파이썬』, 『딥 러닝 제대로 ... 연세대학교 문헌정보학과를 졸업하고 모교 중앙도서관과의 인연으로 도서관 솔루션 업체에서 일하면서 개발을 시작했다. 네이버에서 웹 서비스 개발 업무를 맡았으며, 웹 서비스 외에 머신러닝 공부도 꾸준히 하고 있다. 최근 관심사는 회사에 속하지 않고도 지속 가능한 삶이다. 옮긴 책으로는 『엔지니어를 위한 블록체인 프로그래밍』, 『머신러닝 실무 프로젝트』(이상 한빛미디어), 『엔지니어를 위한 파이썬』, 『딥 러닝 제대로 시작하기』, 『딥 러닝 제대로 정리하기』, 『그림과 수식으로 배우는 통통 딥러닝』, 『그림과 수식으로 배우는 통통 머신러닝』, 『그림과 수식으로 배우는 통통 인공지능』(이상 제이펍), 『파이썬으로 시작하는 컴퓨터 과학 입문』(인사이트) 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

---p.161

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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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