이미 소장하고 있다면 판매해 보세요.
- 국내배송만 가능
- 문화비소득공제 가능
상세 이미지
목차
|
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
서울대학교에서 이학사, 이학석사, 이학박사를 취득한 후 울산대학교 수학과에 부임하였다. 현재까지 교수로 재임하면서 대규모 데이터에서 유용한 정보를 찾는 빅데이터 분석, 신경망의 기본인 순방향신경망, 언어 처리를 위한 순환신경망, 이미지 처리를 위한 합성곱신경망, 시행착오를 통해 최적의 행동을 학습하는 강화학습, attention을 이용하여 입력과 출력의 관계를 학습하는 트랜스포머, 전문가의 행동을 관찰하여 행동 전략을 학습하는 모방학습 등을 강의하고 있다. 집필한 저서는 다음과 같다.
신경망 학습이론과 PyTorch / 순환신경망과 PyTorch
합성곱신경망과 PyTorc
서울대학교에서 이학사, 이학석사, 이학박사를 취득한 후 울산대학교 수학과에 부임하였다. 현재까지 교수로 재임하면서 대규모 데이터에서 유용한 정보를 찾는 빅데이터 분석, 신경망의 기본인 순방향신경망, 언어 처리를 위한 순환신경망, 이미지 처리를 위한 합성곱신경망, 시행착오를 통해 최적의 행동을 학습하는 강화학습, attention을 이용하여 입력과 출력의 관계를 학습하는 트랜스포머, 전문가의 행동을 관찰하여 행동 전략을 학습하는 모방학습 등을 강의하고 있다. 집필한 저서는 다음과 같다.
신경망 학습이론과 PyTorch / 순환신경망과 PyTorch
합성곱신경망과 PyTorch / 강화학습 기본과 PyTorch*
강화학습 기본 다지기와 PyTorch / 강화학습 기본 완성과 PyTorch
*: 2024 세종도서 학술부문 선정도서
신경망 학습이론과 PyTorch / 순환신경망과 PyTorch
합성곱신경망과 PyTorch / 강화학습 기본과 PyTorch*
강화학습 기본 다지기와 PyTorch / 강화학습 기본 완성과 PyTorch
*: 2024 세종도서 학술부문 선정도서
추상목의 다른 상품
관련 분류
품목정보
- 발행일
- 2020년 12월 18일
- 쪽수, 무게, 크기
- 194쪽 | 188*257mm
- ISBN13
- 9788978689816
사락 별점0
혜택 및 유의사항밑줄0
혜택 및 유의사항
13,000원
총 1개
13,000원
