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딥러닝 첫걸음 : 머신러닝에서 컨벌루션 신경망까지
발행연도 - 2016 / 김성필 지음 / 한빛미디어- 도서관 영종하늘도서관
- 자료실 [영종하늘]종합자료실
- 부록 부록없음
- 등록번호 YS0000023068
- ISBN 9788968487323
- 형태 196p. 23cm
- 한국십진분류 총류 >
- 카테고리분류 컴퓨터 > 컴퓨터 공학 > 컴퓨터공학/전산학 개론
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전체도서관 소장정보
| 자료실 | 대출상태 | 반납예정일 | 청구기호 | 등록번호 | 자료예약 | 상호대차 | 책마중 | 정보출력 |
|---|
그동안 딥러닝의 걸림돌이 되었던 요인을 소개하고, 딥러닝에서 어떻게 해결하는지 제시한다. 또한 대표적인 딥러닝 기술인 컨벌루션 신경망의 기본 개념과 구조를 소개하고 예제까지 구현해본다.
저자 소개
감사의 글
저자 서문
들어가며
목차
Chapter 1 머신러닝
1.1 머신러닝과 딥러닝
1.2 머신러닝이란
1.3 머신러닝의 난제
1.4 과적합
1.5 과적합과 싸우기
1.6 머신러닝의 종류
1.7 분류와 회귀
1.8 요약
Chapter 2 신경망
2.1 서론
2.2 신경망의 노드
2.3 신경망의 계층 구조
2.4 신경망의 지도학습
2.5 단층 신경망의 학습: 델타 규칙
2.6 델타 규칙의 일반 형태
2.7 SGD, 배치, 미니 배치
2.8 예제: 델타 규칙
2.9 단층 신경망의 한계
2.10 요약
Chapter 3 다층 신경망의 학습
3.1 서론
3.2 역전파 알고리즘
3.3 예제
3.4 비용함수와 학습 규칙
3.5 예제
3.6 요약
Chapter 4 신경망과 분류
4.1 서론
4.2 이진 분류
4.3 다범주 분류
4.4 예제: 다범주 분류
4.5 요약
Chapter 5 딥러닝
5.1 서론
5.2 심층 신경망의 성능 개선
5.3 예제
5.4 요약
Chapter 6 컨벌루션 신경망
6.1 서론
6.2 컨브넷의 구조
6.3 컨벌루션 계층
6.4 풀링 계층
6.5 예제: MNIST
6.6 요약
감사의 글
저자 서문
들어가며
목차
Chapter 1 머신러닝
1.1 머신러닝과 딥러닝
1.2 머신러닝이란
1.3 머신러닝의 난제
1.4 과적합
1.5 과적합과 싸우기
1.6 머신러닝의 종류
1.7 분류와 회귀
1.8 요약
Chapter 2 신경망
2.1 서론
2.2 신경망의 노드
2.3 신경망의 계층 구조
2.4 신경망의 지도학습
2.5 단층 신경망의 학습: 델타 규칙
2.6 델타 규칙의 일반 형태
2.7 SGD, 배치, 미니 배치
2.8 예제: 델타 규칙
2.9 단층 신경망의 한계
2.10 요약
Chapter 3 다층 신경망의 학습
3.1 서론
3.2 역전파 알고리즘
3.3 예제
3.4 비용함수와 학습 규칙
3.5 예제
3.6 요약
Chapter 4 신경망과 분류
4.1 서론
4.2 이진 분류
4.3 다범주 분류
4.4 예제: 다범주 분류
4.5 요약
Chapter 5 딥러닝
5.1 서론
5.2 심층 신경망의 성능 개선
5.3 예제
5.4 요약
Chapter 6 컨벌루션 신경망
6.1 서론
6.2 컨브넷의 구조
6.3 컨벌루션 계층
6.4 풀링 계층
6.5 예제: MNIST
6.6 요약
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2016 / 김성필 지음 / 한빛미디어
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2017 / 지음: 김승연 ; 정용주 / 한빛미디어
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주요 키워드
통계(나이)
| 나이 | 대출건수 |
|---|---|
| 10대 미만 | 0 |
| 10대 | 2 |
| 20대 | 4 |
| 30대 | 0 |
| 40대 | 4 |
| 50대 | 0 |
| 60대 | 2 |
| 70대 | 0 |
| 80대 | 0 |
| 90대 | 0 |
통계(연도)
| 연도 | 대출건수 |
|---|---|
| 2017년 | 2 |
| 2018년 | 4 |
| 2019년 | 2 |
| 2020년 | 1 |
| 2021년 | 1 |
| 2022년 | 0 |
| 2023년 | 1 |
| 2024년 | 0 |
| 2025년 | 1 |
| 2026년 | 0 |