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딥러닝 인 더 브라우저

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: 자바스크립트 프레임워크를 이용한 딥러닝 웹 개발

제이펍-I♥A.I 시리즈이동
리뷰 총점9.3 리뷰 3건 | 판매지수 36
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프로그래밍 언어 top100 3주
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품목정보

품목정보
발행일 2020년 02월 20일
쪽수, 무게, 크기 244쪽 | 188*257*20mm
ISBN13 9791188621835
ISBN10 1188621831

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책소개 책소개 보이기/감추기

목차 목차 보이기/감추기

저자 소개 (5명)

책 속으로 책속으로 보이기/감추기

저처럼 이제 막 딥러닝의 세계로 뛰어든 웹 개발자라면, 이론과 실제라는 엄청난 간극을 메울 수 있는 최고의 책이 될 것입니다. 이 책을 통해 수학적인 이론에 그치지 않고 다양한 딥러닝 모델을 사용한 데모를 실제로 개발해 보며 딥러닝의 세계를 직접 맛볼 수 있을 것입니다. 특히, 저자들의 실제 딥러닝 애플리케이션 개발 경험을 통해 얻었던 팁에서 이 책의 정수를 느낄 수 있을 것입니다.
--- 「옮긴이 머리말」 중에서

퍼셉트론 방정식에서 계단 함수(step function)가 소개된 이후, 시그모이드 함수(sigmoid function)는 1980년대 가장 인기 있는 활성화 함수였습니다. 그 이유는 계단 함수와 달리 시그모이드는 함수가 모든 값을 0과 1의 범위로 부드럽게 변경하고 연속적인 값을 얻을 수 있기 때문입니다.
--- p.12

현재 TensorFlow.js는 0차원(0D 텐서) 배열(스칼라)부터 4차원(4D 텐서) 배열까지 지원합니다. 학습 데이터, 테스트 데이터, 네트워크 가중치 등과 같이 신경망에서 처리하는 모든 데이터는 반드시 텐서로 표시해야 합니다. TensorFlow.js는 사용자로부터 텐서를 통해 WebGL 셰이더(shaders) 사용을 숨깁니다. 내부적으로 TensorFlow.js는 CPU(자바스크립트 스레드)에서 GPU(WebGL 셰이더)로, (결과를 검색하기 위해) 텐서 데이터를 앞뒤로 전송합니다.
--- p.50

고정밀 셰이더에서는 부동소수점 숫자가 GPU에 따라 16~32bit를 사용하여 저장됩니다. 첫 번째 비트에 부호가 결정되면 부동소수점으로 넘어갑니다. 32bit 부동소수점의 경우, 8bit가 지수를 인코딩하고 23bit가 소수를 인코딩합니다. 저장 형식은 32bit 인코딩된 부동소수점 값의 최댓값은3.4e38이고 최솟값은-3.4e38입니다. 16bit 부동소수점은 이보다 범위가 더 좁을 것입니다.
--- p.113

protobuf.js는 모듈로서 ES6 및 Typescript 클래스를 내보낼 수도 있습니다. 모듈에서 코드를 구성하면 환상적입니다. 그러나 브라우저에서 이러한 모듈을 사용하려면 Browserify 또는 Typescript와 같은 패키징 시스템을 사용하여 브라우저용으로 컴파일하고 패키지화해야 합니다. 가독성과 재현성을 위해 이 섹션에서는 JSON 형식을 사용합니다.
--- p.157

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