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C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 1 : Restricted Boltzman Machine의 이해와 Deep Belief Nets 구현

원제 : Deep Belief Nets in C++ and CUDA C: Volume 1: Restricted Boltzmann Machines and Supervised Feedforwa
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책소개

[C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘] 제1권은 인공지능 기술에서 가장 중심에 해당하는 딥러닝 알고리즘의 핵심인 ‘Deep Belief Network’를 ‘CUDA’와 함께 다루면서 딥러닝의 구조와 원리를 이해하고, 이러한 알고리즘이 GPGPU에서 동작하기 위해 어떠한 개념과 기법들이 적용되고 있는지 확인해볼 수 있는 책이다.

출판사 서평

★ 이 책에서 다루는 내용 ★

■ Deep Belief Nets 패러다임에 대한 학습 동기를 제공한다.
■ 대부분의 일반적인 Deep Belief Nets의 구성 요소들을 위한 중요한 함수와 수식들을 제시하고, 정당성에 대해 연구한다.
■ 일반적인 Deep Belief Nets 패러다임을 위한 훈련, 실행, 분석 알고리즘들을 언어 독립적인 형태로 제공한다.
■ 이 책에 수록돼 있는 DEEP 프로그램의 상세한 사용자 매뉴얼은 홈페이지(TimothyMasters.info)에서 무료로 다운로드할 수 있다. 이 책에서는 이 프로그램의 내부적인 동작 원리를 상세하게 다룬다.
■ 여러 가지 필수적인 Deep Belief Nets 알고리즘을 구현한 C++ 코드를 제공한다. 윈도우상에서 실행되는 멀티스레드 버전의 구현물과 더불어 nVidia 비디오카드의 슈퍼 컴퓨팅 성능을 활용할 수 있도록 CUDA C 기반으로 구현한 코드도 제공한다.

★ 이 책의 대상 독자 ★

이 책은 신경망에 대해 이미 기본적인 지식이 있으며, Deep Belief Nets에 대해 학습하고 실험해보면서 DEEP 프로그램도 구현해보고자 하는 독자를 대상으로 한다.

★ 이 책의 구성 ★

1장, '소개'에서는 다중 레이어 피드포워드 신경망에 대해 알아보고 Deep Belief Nets란 무엇인지 알아본다.

2장, '감독 피드포워드 신경망'에서는 오차 역전파에 대해 알아보고 멀티스레드를 지원하는 CUDA 기반의 기울기 연산 코드에 대해 알아본다.

3장, '제한된 볼츠만 머신'에서는 RBM(Restricted Boltzmann Machine)의 특이점을 알아보고, 최대 발생 가능 훈련에 대해 알아본다.

4장, '탐욕적인 훈련'은 훈련 알고리즘에 대해 알아 본 후, 생성적 샘플링에 대해 다룬다.

5장, 'DEEP 사용 매뉴얼'에서는 개략적인 DEEP 1.0 프로그램의 사용 매뉴얼을 소개한다.

목차

1 소개
__이 책의 대상 독자
__다중 레이어 피드포워드 신경망 개요
__Deep Belief Nets란 무엇이며, 왜 이 모델이 좋은 것인가?

2 감독 피드포워드 신경망
__오차 역전파
____SoftMax 출력 계산 기법을 이용한 분류 작업
__기울기 계산 수행 소스코드
__가중치 패널티
__멀티스레드를 지원하는 기울기 연산
__CUDA 기반의 기울기 연산 코드
____기본 아키텍처
____간단한 예
____초기화
____은닉층 뉴런 활성화
____출력 뉴런 활성화
____oftMax 출력
____출력 델타
____출력 기울기
____첫 번째 은닉층의 기울기
____중간 은닉층들의 기울기
____기울기 가져오기
____평균 제곱 오차 연산의 효율을 향상 시켜주는 절감 알고리즘
____로그 발생 확률 연산의 효율을 향상시켜주는 절감 알고리즘
____총정리
__기본적인 훈련 알고리즘
____첫 가중치를 구하기 위한 담금질 모사 알고리즘
____최적의 출력 가중치 계산을 위한 특이값 분해
____통계적 기울기 하강
____기울기 최적화의 켤레 개념

3 제한된 볼츠만 머신
__제한된 볼츠만 머신이란?
____재구조화 오차
__최대 발생 가능 훈련
____대조적 발산
____가중치 패널티
____희소성 유도
____초기 가중치 찾기
____은닉 뉴런 바이어스
____가시 뉴런 바이어스
____재구조화 오차 구현 코드
____멀티스레드 기반의 초기 가중치 선택
____통계적 기울기 하강 알고리즘의 기본 원리
____핵심 알고리즘
____배치 단위로 에포크 분할
____에포크 뒤섞기
____학습률과 모멘텀 업데이트
____수렴 값 결정
__멀티스레드 기반의 RBM 훈련 알고리즘 구현 코드
__CUDA 기반의 RBM 훈련 코드
____초기화와 캐시 라인 매칭
____훈련 데이터 가져오기
____가시 레이어에서 은닉 레이어로
____은닉 레이어에서 가시 레이어로
____기울기 길이와 내적 연산의 효율성을 향상시켜주는 알고리즘
____입력 바이어스 업데이트
____은닉 뉴런 바이어스 업데이트
____가중치 업데이트
____총정리
____타이밍
____가중치 업데이트 분석
____가시 레이어에서 은닉 레이어로의 분석
____은닉 레이어에서 가시 레이어로의 분석
____향상된 훈련 알고리즘과 향후 버전

4 탐욕적인 훈련
__생성적 샘플링

5 DEEP 사용 매뉴얼
__메뉴 옵션
____파일 메뉴 옵션
____테스트 메뉴 옵션
____화면 출력 메뉴 옵션
__데이터베이스 읽어 들이기
__MNIST 이미지 읽어 들이기
__MNIST 라벨 읽어 들이기
__활성화 파일 작성
__모든 데이터 삭제
__모델 아키텍처
__데이터베이스 입력과 목표치
__RBM 훈련 파라미터
__감독 훈련 파라미터
__훈련
__테스트
__분석
__수용 영역
__생성적 샘플
__DEEP.LOG 파일

저자소개

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