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성안당/ C++로 배우는 딥러닝

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기본 정보
상품명 성안당/ C++로 배우는 딥러닝
소비자가 23,000원
판매가 20,700원
적립금 1,035원 (5%)
저자명 후지타 타케시 지음/ 김성훈 역
출판사 성안당
발행일 2018-06-25
페이지수 272쪽
ISBN 9788931555660
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Chapter 01 딥러닝 개론

1-1 딥러닝

1-1-1 딥러닝이란

1-1-2 딥러닝의 배경

1-1-3 딥러닝이 할 수 있는 일

1-1-4 딥러닝의 응용 예

1-1-5 이 책이 대상으로 하는 독자

1-1-6 이 책의 구성

1-1-7 이 책에서 제공하는 소스 코드에 대해서

1-2 학습에 필요한 C++ 언어의 기능

1-2-1 포인터

1-2-2 공유 포인터

1-2-3 vector

1-2-4 map

1-2-5 리스트 구조

1-2-6 트리 구조

 

Chapter 02 신경망을 위한 행렬 연산과 병렬 프로그래밍

2-1 GPU 활용하기

2-1-1 병렬 프로그래밍의 중요성

2-1-2 GPU와 딥러닝

2-2-3 GPU 이용하기

2-2 CUDA 프로그래밍

2-2-1 CUDA 커널

2-2-2 스레드 구성

2-2-3 CPU 메모리와 GPU 메모리

2-3 행렬 연산

2-3-1 행렬 연산의 프레임워크화

2-3-2 cuBLAS

2-3-3 행렬사칙연산 이외의 예

2-3-4 연산자 정의

 

Chapter 03 신경망

3-1 단순 퍼셉트론

3-1-1 단순 퍼셉트론 모델

3-1-2 단순 퍼셉트론이 할 수 있는 일

3-1-3 단순 퍼셉트론의 학습 과정

3-2 다층 퍼셉트론

3-2-1 다층 퍼셉트론 모델

3-2-2 활성화 함수

3-2-3 회귀 문제에서 다층 퍼셉트론 학습

3-2-4 분류 문제에서 다층 퍼셉트론 학습

3-3 신경망의 매개변수 추정

3-3-1 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)

3-3-2 미니배치(mini-batch)

3-3-3 가중치 초기화

 

Chapter 04 오차역전파

4-1 순방향 계산

4-1-1 계산 그래프

4-1-2 미니배치 행렬 표현

4-2 미분의 연쇄법칙

4-2-1 합성함수의 미분

4-2-2 미분의 연쇄법칙

4-2-3 다층 신경망에서의 각 매개변수 미분

4-2-4 연쇄법칙의 시각적 표현

4-3 기울기 소실 문제

4-3-1 기울기 소실 문제란?

4-3-2 기울기 소실 문제에 관한 대처

 

Chapter 05 C++를 이용한 신경망 구현

5-1 역방향 자동 미분 구현

5-1-1 변수

5-1-2 함수의 기반 클래스

5-1-3 활성화 함수의 정의

5-1-4 선형함수의 정의

5-1-5 교차 엔트로피 오차함수

5-1-6 역전파

5-2 함수 래퍼

5-3 모델

5-3-1 모델의 정의

5-3-2 모델의 저장과 복원

5-4 옵티마이저

5-4-1 옵티마이저의 기반 클래스.

5-4-2 옵티마이저의 예

5-5 MNIST를 예로 든 학습과 평가

5-5-1 MNIST 데이터 셋 구하기

5-5-2 MNIST 데이터 형식

5-5-3 분류 모델

5-6 Iris를 예로 한 학습과 평가

5-6-1 Iris의 데이터 형식

5-6-2 분류 모델

 

Chapter 06 학습 최적화와 오버피팅

6-1 학습 최적화

6-1-1 모멘텀 SGD

6-1-2 NAG

6-1-3 AdaGrad

6-1-4 RMSprop

6-1-5 AdaDelta

6-1-6 Adam

6-1-7 Adam의 구현

6-2 오버피팅 대책

6-2-1 정규화

6-2-2 드롭아웃

6-2-3 드롭아웃 구현

6-2-4 배치 정규화

6-2-5 배치 정규화 구현

 

Chapter 07 사전 학습

7-1 오토인코더와 사전 학습

7-1-1 오토인코더

7-1-2 희소 오토인코더(sparse autoencoder)

7-1-3 은닉층의 가중치

7-1-4 디노이징 오토인코더

7-1-5 사전 학습

7-2 오토인코더 구현

7-2-1 은닉층

7-2-2 은닉층의 래퍼

7-2-3 오토인코더 구축과 학습

 

Chapter 08 합성곱 신경망

8-1 합성곱

8-1-1 이미지

8-1-2 이미지 필터

8-1-3 패딩

8-1-4 풀링

8-2 합성곱층

8-2-1 합성곱층 계산

8-2-2 합성곱층 계산 연구.

8-2-3 필터 계수 초기화

8-2-4 합성곱층 구현

8-2-5 풀링층 구현

8-2-6 전결합층

 

8-3 CIFAR-10을 사용한 이미지 인식

8-3-1 CIFAR-10의 라벨

8-3-2 파일 형식

8-3-3 분류 모델

 

Chapter 09 재귀형 신경망

9-1 폭넓게 응용할 수 있는 재귀형 신경망

9-1-1 재귀형 신경망 모델

9-1-2 재귀형 신경망의 역전파

9-1-3 역전파 세부 사항

9-2 재귀형 신경망의 문제점과 해결책

9-2-1 LSTM

9-2-2 LSTM의 오차역전파

9-2-3 LSTM 구현

9-2-4 GRU

9-2-5 GRU의 구현

9-2-6 잘린 BPTT(Truncated BPTT)

9-2-7 숫자 기억하기

9-2-8 사인파 재현

9-3 단어의 벡터 표현

9-3-1 벡터 표현

9-3-2 벡터 표현의 구현

9-4 번역 모델·어텐션 모델

9-4-1 인코더·디코더 모델

9-4-2 패딩

9-4-3 어텐션 모델

9-5 자동 번역 구현

9-5-1 번역 코퍼스

9-5-2 인코더·디코더 모델을 사용한 네트워크 훈련.

9-5-3 인코더·디코더 모델을 사용한 번역(추정)

9-5-4 실행 결과의 고찰

참고 문헌

INDEX 



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