품목정보
발행일 | 2020년 11월 20일 |
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쪽수, 무게, 크기 | 552쪽 | 1050g | 183*235mm |
ISBN13 | 9791162243596 |
ISBN10 | 1162243597 |
발행일 | 2020년 11월 20일 |
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쪽수, 무게, 크기 | 552쪽 | 1050g | 183*235mm |
ISBN13 | 9791162243596 |
ISBN10 | 1162243597 |
제1고지 미분 자동 계산 __1단계 상자로서의 변수 __2단계 변수를 낳는 함수 __3단계 함수 연결 __4단계 수치 미분 __5단계 역전파 이론 __6단계 수동 역전파 __7단계 역전파 자동화 __8단계 재귀에서 반복문으로 __9단계 함수를 더 편리하게 __10단계 테스트 제2고지 자연스러운 코드로 __11단계 가변 길이 인수(순전파 편) __12단계 가변 길이 인수(개선 편) __13단계 가변 길이 인수(역전파 편) __14단계 같은 변수 반복 사용 __15단계 복잡한 계산 그래프(이론 편) __16단계 복잡한 계산 그래프(구현 편) __17단계 메모리 관리와 순환 참조 __18단계 메모리 절약 모드 __19단계 변수 사용성 개선 __20단계 연산자 오버로드(1) __21단계 연산자 오버로드(2) __22단계 연산자 오버로드(3) __23단계 패키지로 정리 __24단계 복잡한 함수의 미분 제3고지 고차 미분 계산 __25단계 계산 그래프 시각화(1) __26단계 계산 그래프 시각화(2) __27단계 테일러 급수 미분 __28단계 함수 최적화 __29단계 뉴턴 방법으로 푸는 최적화(수동 계산) __30단계 고차 미분(준비 편) __31단계 고차 미분(이론 편) __32단계 고차 미분(구현 편) __33단계 뉴턴 방법으로 푸는 최적화(자동 계산) __34단계 sin 함수 고차 미분 __35단계 고차 미분 계산 그래프 __36단계 고차 미분 이외의 용도 제4고지 신경망 만들기 __37단계 텐서를 다루다 __38단계 형상 변환 함수 __39단계 합계 함수 __40단계 브로드캐스트 함수 __41단계 행렬의 곱 __42단계 선형 회귀 __43단계 신경망 __44단계 매개변수를 모아두는 계층 __45단계 계층을 모아두는 계층 __46단계 Optimizer로 수행하는 매개변수 갱신 __47단계 소프트맥스 함수와 교차 엔트로피 오차 __48단계 다중 클래스 분류 __49단계 Dataset 클래스와 전처리 __50단계 미니배치를 뽑아주는 DataLoader __51단계 MNIST 학습 제5고지 DeZero의 도전 __52단계 GPU 지원 __53단계 모델 저장 및 읽어오기 __54단계 드롭아웃과 테스트 모드 __55단계 CNN 메커니즘(1) __56단계 CNN 메커니즘(2) __57단계 conv2d 함수와 pooling 함수 __58단계 대표적인 CNN(VGG16) __59단계 RNN을 활용한 시계열 데이터 처리 __60단계 LSTM과 데이터 로더 부록 A 인플레이스 연산(14단계 보충) 부록 B get_item 함수 구현(47단계 보충) 부록 C 구글 콜랩에서 실행 |
배송 구분 |
예스24 배송
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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 |
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반품/교환 방법 |
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소비자 피해보상 |
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환불 지연에 따른 배상 |
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