신경망 학습이론과 PyTorch(인공신경망 시리즈 1: 순방향 신경망)
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『신경망 학습이론과 PyTorch』는 〈그림으로 이해하는 신경망〉, 〈신경망 그림을 PyTorch로 변환〉, 〈PyTorch 신경망을 구글 Colab에서 구현〉, 〈신경망 파라미터의 값〉, 〈학습데이터, 신경망 출력과 손실 함수〉 등을 수록하고 있는 책이다.
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출판사 리뷰
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목차
목차
머리말 / 3
제1장 그림으로 이해하는 신경망 6
제2장 신경망 그림을 PyTorch로 변환 22
제3장 PyTorch 신경망을 구글 Colab에서 구현 36
제4장 신경망 파라미터의 값 58
제5장 학습데이터, 신경망 출력과 손실 함수 72
제6장 신경망 학습이론 100
제7장 신경망을 저장하고 불러오기 134
제8장 데이터를 분할하여 신경망을 학습 148
제9장 배치 정규화(Batch normalization) 164
제10장 드롭아웃(Dropout) 172
제11장 분류 문제를 신경망으로 해결 182
제1장 그림으로 이해하는 신경망 6
제2장 신경망 그림을 PyTorch로 변환 22
제3장 PyTorch 신경망을 구글 Colab에서 구현 36
제4장 신경망 파라미터의 값 58
제5장 학습데이터, 신경망 출력과 손실 함수 72
제6장 신경망 학습이론 100
제7장 신경망을 저장하고 불러오기 134
제8장 데이터를 분할하여 신경망을 학습 148
제9장 배치 정규화(Batch normalization) 164
제10장 드롭아웃(Dropout) 172
제11장 분류 문제를 신경망으로 해결 182
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