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목차
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머리말 / 3
제1장 그림으로 이해하는 신경망 6 제2장 신경망 그림을 PyTorch로 변환 22 제3장 PyTorch 신경망을 구글 Colab에서 구현 36 제4장 신경망 파라미터의 값 58 제5장 학습데이터, 신경망 출력과 손실 함수 72 제6장 신경망 학습이론 100 제7장 신경망을 저장하고 불러오기 134 제8장 데이터를 분할하여 신경망을 학습 148 제9장 배치 정규화(Batch normalization) 164 제10장 드롭아웃(Dropout) 172 제11장 분류 문제를 신경망으로 해결 182 |
저자 소개 1
서울대에서 이학사, 이학석사, 이학박사를 취득한 후, 울산대학교 수학과에 부임하여 현재까지 교수로 재임하면서 파이썬 프로그래밍, 수리 통계학, 수리인공지능(빅테이터 분석, 순방향신경망, 언어 처리에 사용하는 순환신경망, 이미지 처리에 사용하는 합성곱 신경망) 강의를 하고 있다.
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품목정보
- 발행일
- 2020년 12월 18일
- 쪽수, 무게, 크기
- 194쪽 | 188*257mm
- ISBN13
- 9788978689816
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