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딥 러닝 제대로 시작하기

딥 러닝 제대로 시작하기

제이펍-I♥A.I 시리즈-01이동
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품목정보

품목정보
발행일 2016년 10월 10일
쪽수, 무게, 크기 220쪽 | 418g | 170*225mm
ISBN13 9791185890593
ISBN10 1185890599

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저자 소개 (1명)

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저자 : 오카타니 타카유키
1999년에 도쿄대학 대학원 공학계연구과 계수공학 전공으로 박사과정을 수료하였다. 현재는 도호쿠대학 대학원 정보과학연구과 교수로 재직 중이다.

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앞먹임 신경망(feedforward neural network)*은 층 모양으로 늘어선 유닛이 인접한 층(layer)들과만 결합하는 구조를 가지며, 정보가 입력 측으로부터 출력 측으로 한 방향으로만 흐르는 신경망이다. 문헌에 따라서는 다층 퍼셉트론(multi-layer perceptron)이라 부르기도 한다.
_13쪽

앞먹임 신경망의 지도 학습법을 딥 러닝에서 특히 자주 쓰이는 방법인 확률적 경사 하강법에 초점을 맞추어 설명하겠다. 기본적인 알고리즘에 대하여 다루고, 딥 뉴럴넷을 학습시키는 데 가장 큰 걸림돌이 되는 과적합(overfitting)을 설명하고, 이를 완화시키는 방법을 알아보자. 더불어, 학습을 더 잘 진행시킬 수 있도록 하는 노하우를 몇 가지 소개한다.
_29쪽

이 문제를 기울기 소실 문제(vanishing gradient problem)라 부른다. 2층 정도의 얕은 신경망에서는 이 델타의 발산이나 소실이 큰 문제가 되지 않지만, 그보다 많은 층을 갖는 신경망에서는 심각한 문제라서 학습을 진행하는 데 가장 큰 장애가 된다. 3.6절에서 설명한 트릭 중 몇 가지는 이 문제에 어느 정도 유효하게 작용하지만, 충분한 해결책이 되지는 못한다.
_69쪽

앞서 말한 바와 같이, CNN에서도 일반적인 앞먹임 신경망과 마찬가지로 경사 하강법에 의한 파라미터 최적화를 수행한다. 합성곱층의 가중치는 필터 그 자체이므로 최적화의 대상이 필터(그리고 바이어스)라는 이야기가 된다. 역전파법에 의해 합성곱층의 델타와 필터의 오차 기울기가 계산된다. 이 부분에 관한 자세한 내용은 6.7절에서 다루겠다.
_112쪽

볼츠만 머신은 유닛 간의 결합이 쌍방향인 신경망이다. 신경망의 행동을 확률적으로 기술하는 것이 가장 큰 특징으로, 일반적으로 데이터의 생성 모델로 쓰인다. 보통의 결정론적 신경망과 마찬가지로 신경망의 가중치나 바이어스를 통하여 결정하지만, 그 방법은 크게 다르다. 현재 딥 러닝의 성공은 제약 볼츠만 머신을 사용한 DBN의 연구가 계기가 되었다.
---p.161

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주요 내용
1장: 신경망 연구의 간략한 역사와 이 책의 구성을 다룬다.
2장: 앞먹임 신경망을 다룬다. 이는 입력에서 출력까지 정해진 한 방향으로만 정보가 전달되는 신경망으로, 가장 기본적이자 널리 응용되는 신경망이다.
3장: 앞먹임 신경망의 학습 방법을 설명한다. 특히, 딥 뉴럴넷에서 기본적인 학습 방법으로 활용되는 확률적 경사 하강법에 초점을 맞추고 기초 이론과 방법을 설명한다.
4장: 오차 기울기를 구하기 위한 방법으로 역전파법을 설명한다.
5장: 자기부호화기(autoencoder)를 다룬다. 이는 비지도 학습을 하는 신경망으로, 주로 데이터를 잘 나타내는 자질을 학습하고 데이터에 대한 좋은 표현을 얻는 것을 목적으로 한다. 열쇠가 되는 희소 규제화나 데이터 백색화에 대해서도 설명한다. 또, 자기부호화기를 이용한 딥 뉴럴넷의 사전훈련 방법도 다룰 것이다.
6장: 이미지에 대한 응용에서 빼놓을 수 없는 합성곱 신경망을 다룬다. 합성곱층과 풀링층 등 특수한 구조를 갖는 층에 대해서 자세히 설명하고 구체적인 응용 예를 소개한다.
7장: 재귀 신경망을 다룬다. 재귀 신경망을 위한 기본적인 구성과 학습 방법을 설명하고, 음성 인식, 필기 인식 등의 성공적으로 응용되고 있는 장·단기 기억과 입력 연속열과 길이가 다른 연속열을 추정할 수 있는 커넥셔니스트 시계열 분석법 등을 설명한다.
8장: 볼츠만 머신을 다룬다. 다른 장에서 다룬 신경망과 달리, 유닛 간에 양방향성 결합을 가지며 그 거동이 확률적으로 기술되는 것이 특징이다.

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