QR/바코드 검색
품목정보
| 발행일 | 2020년 11월 17일 |
|---|---|
| 쪽수, 무게, 크기 | 440쪽 | 840g | 188*245*21mm |
| ISBN13 | 9791190665612 |
| ISBN10 | 1190665611 |
알렉스 짜이,브랜던 브라운 공저 / 류광 역
|
제이펍
|
2020년 11월 17일
저자/출판사 더보기/감추기
신상품이 출시되면 알려드립니다.
시리즈 알림신청
분철서비스 시작 시 알려드립니다.
분철서비스 알림신청
- 원서이동
- eBook
21,000원이동 - 이미 소장하고 있다면 판매해 보세요! 이 상품 팔기 매입가 2,100원 더보기/감추기
- 해외배송 가능
- 최저가 보상
- 문화비소득공제 신청가능
.jpg)
관련분류
이 상품의 태그
2024 큰별쌤 최태성의 별별한국사 한국사능력검정시험 심화(1,2,3급) 상
14,400원 (10%)
2024 큰별쌤 최태성의 별별한국사 한국사능력검정시험 심화(1,2,3급) 하
13,950원 (10%)
책소개 책소개 보이기/감추기
목차 목차 보이기/감추기
책 속으로 책속으로 보이기/감추기
이 책을 출간하는 시점에서 본문에 수록된 모든 예제 코드는 잘 작동함이 확인된 것이다. 그러나 심층학습 분야와 관련 라이브러리들이 빠르게 발전하는 만큼, 언제까지라도 예제 코드가 의도대로 작동하리라는 보장은 없다. 본문의 예제 코드는 또한 프로젝트가 돌아가는 데 필요한 최소한의 형태로만 작성된 것일 뿐이므로, 원서 깃허브 저장소 http://mng.bz/JzKp에 있는 좀 더 완전한(그리고 갱신된) 소스 코드를 참고하길 강력히 권한다.
---p.xvi
이 책은 독자가 심층학습에 관한 기본 지식을 어느 정도 갖추고 있다고 가정하지만, 재미있고 유익한 강화학습 기법들을 배우는 과정에서 여러분의 심층학습 관련 기술도 더욱 제련될 것이다. 좀 더 어려운 프로젝트들을 해결하기 위해서는 심층학습의 최신 성과 몇 가지도 동원할 필요가 있다. 이를테면 GAN(생성 대립 신경망 또는 생성적 적대 신경망), 진화적 방법들, 메타 학습, 전이학습이 그런 예이다. 물론 이들은 모두 독자의 추후 학습 능력을 증진한다는 기본적인 목적하에서 언급되는 것일 뿐, 그런 최신 성과의 기술적인 세부 사항에 초점들을 두지는 않는다.
---p.23
실망스럽지만 흥미로운 결과이다. 신경망이 선택한 이동 동작들을 자세히 살펴보기 바란다. 플레이어는 목표에서 오른 쪽으로 몇 타일 떨어진 곳에서 출발한다. 플레이어가 게임 플레이 방법을 정말로 알고 있다면 그냥 왼쪽으로 직진해서 목표에 도달했을 것이다. 그러나 플레이어는 정적 모드에서처럼 아래로 내려가기 시작한다. 이 결과를 보면 신경망이 훈련에 사용한 정적 모드의 게임 플레이를 그냥 암기했을 뿐, 배운 것을 일반화하지는 못했다고 봐야 할 것이다.
---p.84
그림 5.10은 행위자-비평자 알고리즘의 개요이다. 행위자-비평자 모형은 상태 가치와 동작 확률분포를 산출해야 한다. 동작 확률분포로 동작을 선택해서 보상을 받고, 그것을 상태 가치와 비교해서 이익을 계산한다. 궁극적으로 동작을 강화하고 모형을 훈련하는 데 사용하는 것은 바로 그 이익이다.
---p.143
그림 7.14에서 보듯이 균등분포가 분산이 훨씬 작은, 5를 중심으로 한 정규분포 비슷한 분포로 바뀌었다. 이상의 실험으로 볼 때 update_dist 함수는 의도한 대로 잘 작동하는 것으로 보인다. 이번 예제에서 이 함수는 분포 DQN이 근사하고자 하는 목표 분포를 생성하는 데 쓰인다. 그럼 프리웨이 게임을 위한 분포 DQN을 구현해 보자.
---p.215
1차원 이징 모형은 아주 간단하기 때문에, PyTorch의 내장 신경망 층들을 사용하는 대신 관련된 모든 행렬 곱셈 연산을 직접 지정해서 신경망을 작성해도 별로 어렵지 않다. 목록 9.5는 Q 신경망(Q 함수)을 구현하는 파이썬 함수이다. 이 함수는 상태 벡터 하나와 매개변수 벡터를 받고, 매개변수 벡터에 담긴 매개변수들을 여러 개의 행렬로 만들어서 각각의 신경망 층으로 사용한다.
---p.xvi
이 책은 독자가 심층학습에 관한 기본 지식을 어느 정도 갖추고 있다고 가정하지만, 재미있고 유익한 강화학습 기법들을 배우는 과정에서 여러분의 심층학습 관련 기술도 더욱 제련될 것이다. 좀 더 어려운 프로젝트들을 해결하기 위해서는 심층학습의 최신 성과 몇 가지도 동원할 필요가 있다. 이를테면 GAN(생성 대립 신경망 또는 생성적 적대 신경망), 진화적 방법들, 메타 학습, 전이학습이 그런 예이다. 물론 이들은 모두 독자의 추후 학습 능력을 증진한다는 기본적인 목적하에서 언급되는 것일 뿐, 그런 최신 성과의 기술적인 세부 사항에 초점들을 두지는 않는다.
---p.23
실망스럽지만 흥미로운 결과이다. 신경망이 선택한 이동 동작들을 자세히 살펴보기 바란다. 플레이어는 목표에서 오른 쪽으로 몇 타일 떨어진 곳에서 출발한다. 플레이어가 게임 플레이 방법을 정말로 알고 있다면 그냥 왼쪽으로 직진해서 목표에 도달했을 것이다. 그러나 플레이어는 정적 모드에서처럼 아래로 내려가기 시작한다. 이 결과를 보면 신경망이 훈련에 사용한 정적 모드의 게임 플레이를 그냥 암기했을 뿐, 배운 것을 일반화하지는 못했다고 봐야 할 것이다.
---p.84
그림 5.10은 행위자-비평자 알고리즘의 개요이다. 행위자-비평자 모형은 상태 가치와 동작 확률분포를 산출해야 한다. 동작 확률분포로 동작을 선택해서 보상을 받고, 그것을 상태 가치와 비교해서 이익을 계산한다. 궁극적으로 동작을 강화하고 모형을 훈련하는 데 사용하는 것은 바로 그 이익이다.
---p.143
그림 7.14에서 보듯이 균등분포가 분산이 훨씬 작은, 5를 중심으로 한 정규분포 비슷한 분포로 바뀌었다. 이상의 실험으로 볼 때 update_dist 함수는 의도한 대로 잘 작동하는 것으로 보인다. 이번 예제에서 이 함수는 분포 DQN이 근사하고자 하는 목표 분포를 생성하는 데 쓰인다. 그럼 프리웨이 게임을 위한 분포 DQN을 구현해 보자.
---p.215
1차원 이징 모형은 아주 간단하기 때문에, PyTorch의 내장 신경망 층들을 사용하는 대신 관련된 모든 행렬 곱셈 연산을 직접 지정해서 신경망을 작성해도 별로 어렵지 않다. 목록 9.5는 Q 신경망(Q 함수)을 구현하는 파이썬 함수이다. 이 함수는 상태 벡터 하나와 매개변수 벡터를 받고, 매개변수 벡터에 담긴 매개변수들을 여러 개의 행렬로 만들어서 각각의 신경망 층으로 사용한다.
---p.292
출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기
배송/반품/교환 안내
배송 안내
| 배송 구분 |
예스24 배송
|
|---|---|
| 포장 안내 |
안전하고 정확한 포장을 위해 CCTV를 설치하여 운영하고 있습니다. 고객님께 배송되는 모든 상품을 CCTV로 녹화하고 있으며, 철저한 모니터링을 통해 작업 과정에 문제가 없도록 최선을 다 하겠습니다.
목적 : 안전한 포장 관리 |
반품/교환 안내
상품 설명에 반품/교환과 관련한 안내가 있는경우 아래 내용보다 우선합니다. (업체 사정에 따라 달라질 수 있습니다)
| 반품/교환 방법 |
|
|---|---|
| 반품/교환 가능기간 |
|
| 반품/교환 비용 |
|
| 반품/교환 불가사유 |
|
| 소비자 피해보상 |
|
| 환불 지연에 따른 배상 |
|
