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신경망과 심층 학습

신경망과 심층 학습

: 뉴럴 네트워크와 딥러닝 교과서

제이펍-I♥A.I 시리즈이동
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품목정보

품목정보
발행일 2019년 09월 17일
쪽수, 무게, 크기 760쪽 | 188*245*40mm
ISBN13 9791188621668
ISBN10 1188621661

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심층 학습 모형은 로지스틱 회귀나 선형회귀 같은 좀 더 단순한 모형들을 차곡차곡 쌓은 것으로 볼 수 있다. 이번 장에서 상세히 이야기하겠지만, 선형 뉴런과 S자형 활성화 함수를 조합하면 로지스틱 회귀 모형이 된다. 선형 단위와 S자형 활성화 함수의 조합은 좀 더 복잡한 신경망의 구축에도 광범위하게 쓰인다. 이로부터 다음과 같은 질문이 자연스럽게 제기된다.
--- p.80

이러한 미니배치 확률적 경사 하강법이 안정성, 속도, 메모리 요구량을 가장 잘 절충하는 선택일 때가 많다. 미니배치 확률적 경사 하강법을 사용할 때는 한 층의 출력들이 벡터가 아니라 행렬이며, 순전파에서는 가중치 행렬과 활성화 값 행렬을 곱한다. 가중치들의 행렬을 갱신하는 역전파에서도 마찬가지로 행렬 곱셈이 필요하다. 따라서 미니배치 확률적 경사 하강법 구현은 보통의 확률적 경사 하강법 구현보다 메모리를 더 많이 소비하며, 이러한 높은 메모리 요구수준은 미니배치의 크기를 제한하는 요소이다.
--- p.183

연속법과 커리큘럼 학습은 사람이 뭔가를 배우는 과정과도 잘 맞는다. 사람들은 먼저 간단한 개념을 배우고 더 복잡한 개념으로 나아갈 때가 많다. 그러한 원리에 기초해서 학습 주제들을 적절히 배치한 것을 흔히 커리큘럼 또는 교육과정이라고 부르는데, 잘 정의된 커리큘럼은 학습 성과를 높이는 데 도움이 된다. 이러한 원리는 기계 학습에서도 잘 작동하는 것으로 보인다. 그럼 연속법과 커리큘럼 학습을 좀 더 자세히 살펴보자.
--- p.294

은닉 단위 개수를 선택하는 한 가지 방법은 자료의 일부를 따로 떼어서 예비 집합을 만들고 여러 가지 은닉 단위 개수로 그 예비 집합에 대한 정확도를 측정해 보는 것이다. 정확도가 가장 좋은 모형의 은닉 단위 개수를 선택하면 된다.
--- p.341

전통적인 역전파와 ‘deconvnet’의 차이를 해석하는 한 가지 방법은 기울기 역전파를 복호기가 수행하는 역합성곱(부호기 합성곱의 전치) 연산으로 간주하는 것이다. 단, 이 경우 복호기는 ReLU가 함의하는 기울기 기반 변환이 아니라 ReLU 함수를 다시 사용한다. 사실 모든 형태의 복호기는 부호기와 동일한 활성화 함수를 사용한다.
--- p.519

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