PyTorch 딥러닝 실습

제 1 장 딥러닝을 위한 파이토치 소개
1.1 파이토치의 역사
1.2 파이토치란 무엇인가?
1.3 계산 그래프 사용 8
1.4 딥러닝 둘러보기 16
1.5 코드를 통해 실습 26
1.6 요약 36
참고문헌 36

제 2 장 기본 인공 신경망
2.1 신경망 소개 40
2.2 예제 40
2.3 데이터셋 41
2.4 기초 모델 45
2.5 파이토치에서의 방법 58
2.6 요약 69
참고문헌 69

제 3 장 딥러닝 워크플로우
3.1 아이디어와 계획 73
3.2 설계 및 실험 74
3.3 모델 구현 89
3.4 학습과 검증 93
3.5 요약 101
참고문헌 101

제 4 장 컴퓨터 비전
4.1 CNN 소개 104
4.2 파이토치를 사용한 컴퓨터 비전 107
4.3 요약 132
참고문헌 132

제 5 장 순차 데이터 처리
5.1 순환 신경망 소개 136
5.2 문제 정의 138
5.3 접근법 139
5.4 요약 166
참고문헌 167

제 6 장 생성 네트워크
6.1 접근법 정의 170
6.2 자기 회귀 모델 172
6.3 생성적 적대 신경망(GAN) 190
6.4 요약 204
참고문헌 204

제 7 장 강화 학습
7.1 문제 설정 210
7.2 에피소드적 과제 vs 연속적 과제 211
7.3 누적 감가 보상 212
7.4 마르코브 의사결정 프로세스 213
7.5 해결책 215
7.6 요약 229
참고문헌 230

제 8 장 파이토치의 활용
8.1 Flask로 제공하기 233
8.2 ONNX 240
8.3 TorchScript의 효율성 255
8.4 RedisAI 둘러보기 258
8.5 요약 262
참고문헌 263

Sherin Thomas