C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘. 2 > 컴퓨터공학

C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘. 2



도서명:C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘. 2
저자/출판사:티모시,마스터즈/에이콘출판
쪽수:256쪽
출판일:2017-08-11
ISBN:9791161750316

목차
1장. 소개

2장. 내장된 클래스 레이블

__내장된 레이블들을 학습하는 코드
__케이스 분류
__클래스 조건적인 생성적 샘플링

3장. 신호 전처리

__최소 변환
____생성적 샘플들의 차이값 출력
__함수의 경로
__이동 윈도우에서의 푸리에 계수
__몰렛 웨이블릿
____주기, 너비, 지연(Lag)
____몰렛 웨이블릿 구현 코드

4장. 이미지 전처리

__2차원 공간에서의 푸리에 변환
____2차원 공간에서의 데이터 윈도우
____이미지의 푸리에 변환 구현 코드
____푸리에 변환의 생성적 샘플 출력

5장. 오토인코딩

__피드포워드 신경망에 대한 기본적인 수학 개념
__오토인코더를 통한 탐욕적 훈련
__복소수 개수에 대한 리뷰
____복소수 정의역에서의 고속 내적 연산
____복소수 정의역에서의 고유 값 분해
__복소수 정의역의 활성화
____활성화 함수의 도함수
____로지스틱 활성화 함수와 도함수
__그레디언트 계산
____순수 실수 및 SoftMax 출력 오차
____은닉층 가중치의 그레디언트
__그레디언트 계산 구현 코드
____전체 신경망과 도함수 계산
____그레디언트 계산
__멀티스레드 기반의 그레디언트 계산
__CUDA 그레디언트 계산
____전체 알고리즘
____디바이스 초기화
____호스트에서 디바이스로 가중치 복사
____활성화와 활성화 도함수
____출력 활성화
____SoftMax 출력 변환
____출력 델타
____SoftMax 출력의 델타
____출력 그레디언트
____첫 번째 은닉층의 그레디언트
____중간 은닉층의 그레디언트
____평균 제곱 오차
____분류 작업에서 평가 기준으로 사용하는 로그 발생 가능 확률
____분석

6장. DEEP 사용 매뉴얼

__메뉴 옵션
____파일 메뉴 옵션
____테스트 메뉴 옵션
____화면 출력 메뉴 옵션
__데이터베이스 읽어들이기
__시계열 데이터 읽어들이기(기본)
__시계열 데이터 읽어들이기(경로)
__시계열 데이터 읽어들이기(푸리에)
__시계열 데이터 읽어들이기(Morlet)
__MNIST 이미지 읽어들이기
__MNIST 이미지 읽어들이기(푸리에)
__MNIST 레이블 읽어들이기
__활성화된 파일에 쓰기
__모든 데이터 삭제
__모델 아키텍처
__데이터베이스 입력과 목표치
__RBM 훈련 파라미터
__감독 훈련된 훈련 파라미터
__오토인코딩 훈련 파라미터
__훈련
__테스트
__교차 검증
__분석
__수용 영역
__생성적 샘플
____내장된 모델에서 추출한 샘플
____경로 시계열 데이터로에서 추출한 샘플
__DEEP.LOG 파일
____예측 성능 측정