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정석으로 배우는 딥러닝 : 텐서플로와 케라스로 배우는 시계열 데이터 처리 알고리즘

원제 : 詳解 ディ-プラ-ニング ~TensorFlow Kerasによる時系列デ-タ?理
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책소개

『정석으로 배우는 딥러닝』은 단순 퍼셉트론부터 시작해서 다층 퍼셉트론, 심층 신경망, 순환 신경망 등 다양한 기법에 관해 설명합니다. 취급할 데이터의 종류에 따라 생각해야 할 과제도 다르므로 이에 맞춰 네트워크를 변화시키며 학습을 진행합니다. 이 책에서 배운 이론만 잘 알고 있으면 앞으로 어떤 딥러닝 기법이 나와도 금방 이해하고 능숙하게 사용할 수 있을 것입니다. 그리고 자신이 직접 새로운 모델을 고안해 낼 수도 있을 것입니다.

출판사 서평

기초부터 응용까지, 이론에서 구현까지!

이 책은 딥러닝과 신경망에 관한 예비 지식 없이도 학습해 나아갈 수 있도록 기본적인 내용부터 이론과 구현에 관해 상세하게 설명합니다. 구현에는 파이썬의 딥러닝용 라이브러리인 텐서플로(1.0)와 케라스(2.0)를 사용합니다.

이 책은 단순 퍼셉트론부터 시작해서 다층 퍼셉트론, 심층 신경망, 순환 신경망 등 다양한 기법에 관해 설명합니다. 취급할 데이터의 종류에 따라 생각해야 할 과제도 다르므로 이에 맞춰 네트워크를 변화시키며 학습을 진행합니다. 이 책에서 배운 이론만 잘 알고 있으면 앞으로 어떤 딥러닝 기법이 나와도 금방 이해하고 능숙하게 사용할 수 있을 것입니다. 그리고 자신이 직접 새로운 모델을 고안해 낼 수도 있을 것입니다.

★ 이 책에서 다루는 내용 ★
◎ 신경망의 이론을 학습하는 데 필요한 수학 지식
◎ 파이썬 개발 환경을 구축 및 파이썬 라이브러리를 사용법
◎ 신경망 기본형과 심층 신경망(딥러닝) 학습
◎ 시계열 데이터 처리를 위한 RNN 학습과 응용

목차

▣ 01장: 수학 지식 준비
1.1 편미분
__1.1.1 도함수와 편도함수
__1.1.2 미분 계수와 편미분 계수
__1.1.3 편미분의 기본 공식
__1.1.4 합성함수의 편미분
__1.1.5 레벨 업 전미분
1.2 선형대수
__1.2.1 벡터
__1.2.2 행렬
1.3 정리

▣ 02장: 파이썬 준비
2.1 파이썬 2와 파이썬 3
2.2 아나콘다 배포판
2.3 파이썬 기초
__2.3.1 파이썬 프로그램 실행
__2.3.2 데이터형
__2.3.3 변수
__2.3.4 데이터 구조
__2.3.5 연산
__2.3.6 기본 구문
__2.3.7 함수
__2.3.8 클래스
__2.3.9 라이브러리
2.4 NumPy
__2.4.1 NumPy 배열
__2.4.2 NumPy로 벡터, 행렬 계산
__2.4.3 배열과 다차원 배열 생성
__2.4.4 슬라이스
__2.4.5 브로드캐스트
2.5 딥러닝을 위한 라이브러리
__2.5.1 TensorFlow
__2.5.2 케라스(Keras)
__2.5.3 씨아노(Theano)
2.6 정리

▣ 03장: 신경망
3.1 신경망이란?
__3.1.1 뇌와 신경망
__3.1.2 딥러닝과 신경망
3.2 신경망이라는 회로
__3.2.1 단순한 모델화
__3.2.2 논리회로
3.3 단순 퍼셉트론
__3.3.1 모델화
__3.3.2 구현
3.4 로지스틱 회귀
__3.4.1 계단함수와 시그모이드 함수
__3.4.2 모델화
__3.4.3 구현
__3.4.4 (레벨업) 시그모이드 함수와 확률밀도함수, 누적분포함수
__3.4.5 (레벨업) 경사하강법과 국소최적해
3.5 다중 클래스 로지스틱 회귀
__3.5.1 소프트맥스 함수
__3.5.2 모델화
__3.5.3 구현
3.6 다층 퍼셉트론
__3.6.1 비선형 분류
__3.6.2 모델화
__3.6.3 구현
3.7 모델 평가
__3.7.1 분류에서 예측으로
__3.3.2 예측을 평가
__3.7.3 간단한 실험
3.8 정리

▣ 04장: 심층 신경망
4.1 딥러닝 준비
4.2 학습시킬 때 발생하는 문제점
__4.2.1 경사 소실 문제
__4.2.2 오버피팅 문제
4.3 효율적인 학습을 위해
__4.3.1 활성화 함수
__4.3.2 드롭아웃
4.4 구현 설계
__4.4.1 기본 설계
__4.4.2 학습을 가시화한다
4.5 고급 기술
__4.5.1 데이터를 정규화하고 웨이트를 초기화한다
__4.5.2 학습률 설정
__4.5.3 얼리 스탑핑(조기 종료)
__4.5.4 배치 정규화
4.6 정리

▣ 05장: 순환 신경망
5.1 기본 사항
__5.1.1 시계열 데이터
__5.1.2 과거의 은닉층
__5.1.3 Backpropagation Through Time
__5.1.4 구현
5.2 LSTM
__5.2.1 LSTM 블록
__5.2.2 CEC?입력 게이트?출력 게이트
__5.2.3 망각 게이트
__5.2.4 핍홀 결합
__5.2.5 모델화
__5.2.6 구현
__5.2.7 장기 의존성 학습 평가 - Adding Problem
5.3 GRU
__5.3.1 모델화
__5.3.2 구현
5.4 정리

▣ 06장: 순환 신경망 응용
6.1 Bidirectional RNN
__6.1.1 미래의 은닉층
__6.1.2 전방향?후방향 전파
__6.1.3 MNIST를 사용한 예측
6.2 RNN Encoder-Decoder
__6.2.1 Sequence-to-Sequence 모델
__6.2.2 간단한 Q&A 문제
6.3 Attention
__6.3.1 시간의 웨이트
__6.3.2 LSTM에서의 Attention
6.4 Memory Networks
__6.4.1 기억의 외부화
__6.4.2 Q&A 문제에 적용
__6.4.3 구현
6.5 정리

▣ 부록
A.1 모델을 저장하고 읽어 들인다
__A.1.1 텐서플로에서의 처리
__A.1.2 케라스에서의 처리
A.2 텐서보드(TensorBoard)
A.3 tf.contrib.learn

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저자소개

스고모리 유우스케 [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
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초등학교 2학년 때 베이직으로 프로그램을 시작하여 중학교 시절에 MSX용 어셈블리어(z80) 프로그램을 습득했을 정도로 어릴 때부터 프로그래밍에 남다른 관심을 가졌다. 일본 호세이대학 경영학부 출신이며 어셈블리어로 게임을 제작할 정도로 독특한 캐리어를 지녔다. 가정용 멀티미디어 개발과 측정 장비 소프트웨어를 주로 개발하였다. “만들면서 배우는 OS 구조와 원리”(한빛미디어, 2005)를 집필하였다.

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