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기본설명

딥러닝 첫걸음



도서명:딥러닝 첫걸음
저자/출판사:김성필/한빛미디어
쪽수:196쪽
출판일:2016-12-30
ISBN:9788968487323

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
1.7 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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