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신경망과 심층학습

뉴럴 네트워크와 딥러닝 교과서
차루 C. 아가르왈 지음 | 류광 옮김
제이펍

2020년 01월 02일 출간

종이책 : 2019년 09월 17일 출간

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파일 정보 pdf (20.45MB)
ISBN 9791188621873
쪽수 763쪽
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작품소개

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▶ 이 책은 뉴럴 네트워크와 딥러닝을 다룬 이론서입니다.
1장 신경망 입문
1.1 소개 1
1.1.1 인간 대 컴퓨터: 인공지능의 한계 확장 4
1.2 신경망의 기본 구조 6
1.2.1 단일 계산층: 퍼셉트론 7
1.2.2 다층 신경망 25
1.2.3 계산 그래프로서의 다층망 28
1.3 역전파를 이용한 신경망 훈련 30
1.4 신경망 훈련의 실질적인 문제점들 35
1.4.1 과대적합 문제점 35
1.4.2 기울기 소실 및 폭발 문제 41
1.4.3 수렴의 어려움 41
1.4.4 국소 가짜 최적해 42
1.4.5 계산의 어려움 43
1.5 함수 합성이 강력한 이유 44
1.5.1 비선형 활성화 함수의 중요성 47
1.5.2 깊이를 이용한 매개변수 요구수준 감소 49
1.5.3 통상적이지 않은 신경망 구조들 51
1.6 흔히 쓰이는 신경망 구조들 54
1.6.1 얕은 모형으로 기본적인 기계 학습 흉내 내기 54
1.6.2 방사상 기저 함수(RBF) 신경망 54
1.6.3 제한 볼츠만 기계 55
1.6.4 순환 신경망 56
1.6.5 합성곱 신경망 59
1.6.6 위계적 특징 공학과 미리 훈련된 모형 61
1.7 고급 주제 64
1.7.1 강화 학습 64
1.7.2 자료 저장과 계산의 분리 65
1.7.3 생성 대립 신경망(GAN) 66
1.8 주요 벤치마크 두 가지 67
1.8.1 필기 숫자들을 담은 MNIST 데이터베이스 67
1.8.2 ImageNet 데이터베이스 69
1.9 요약 70
1.10 문헌 정보 71
1.10.1 동영상 강의 73
1.10.2 소프트웨어 정보 74
연습문제 75

2장 얕은 신경망을 이용한 기계 학습
2.1 소개 79
2.2 이진 분류 모형을 위한 신경망 구조 82
2.2.1 퍼셉트론 다시 보기 83
2.2.2 최소제곱 회귀 85
2.2.3 로지스틱 회귀 91
2.2.4 지지 벡터 기계 94
2.3 다중 분류 모형을 위한 신경망 구조들 97
2.3.1 다부류 퍼셉트론 97
2.3.2 웨스턴-왓킨스 SVM 99
2.3.3 다항 로지스틱 회귀(소프트맥스 분류기) 101
2.3.4 다중 분류를 위한 위계적 소프트맥스 103
2.4 해석성과 특징 선택을 위한 돌출 요인 역전파 104
2.5 자동부호기를 이용한 행렬 인수분해 105
2.5.1 자동부호기의 기본 원리 106
2.5.2 비선형 활성화 함수 113
2.5.3 심층 자동부호기 116
2.5.4 이상치 검출에 응용 119
2.5.5 은닉층이 입력층보다 넓은 경우 120
2.5.6 기타 응용 122
2.5.7 추천 시스템: 행 색인과 행 가치 예측 124
2.5.8 논의 128
2.6 word2vec: 단순 신경망 구조의 한 응용 129
2.6.1 연속 단어 모음을 이용한 신경망 단어 내장 130
2.6.2 스킵그램 모형을 이용한 신경망 내장 134
2.6.3 word2vec(SGNS)은 로그 행렬 인수분해이다 142
2.6.4 보통의 스킵그램은 다항 행렬 인수분해이다 145
2.7 그래프 내장을 위한 간단한 신경망 구조 146
2.7.1 임의의 간선 횟수 처리 148
2.7.2 다항 모형 149
2.7.3 DeepWalk 및 node2vec의 관계 149
2.8 요약 150
2.9 문헌 정보 151
2.9.1 소프트웨어 정보 153
연습문제 154

3장 심층 신경망의 훈련
3.1 소개 157
3.2 아주 상세한 역전파 알고리즘 160
3.2.1 역전파와 계산 그래프 추상 160
3.2.2 해결책은 동적 계획법 166
3.2.3 활성화 후 변수를 이용한 역전파 167
3.2.4 활성화 전 값을 이용한 역전파 171
3.2.5 여러 활성화 함수의 갱신 공식 174
3.2.6 벡터 중심적 역전파의 분리 관점 176
3.2.7 다중 출력 노드 및 은닉 노드의 손실함수 179
3.2.8 미니배치 확률적 경사 하강법 180
3.2.9 역전파에서 가중치 공유를 처리하는 요령 183
3.2.10 기울기 계산의 정확성 확인 184
3.3 설정과 초기화 문제 186
3.3.1 초매개변수 조정 186
3.3.2 특징 전처리 188
3.3.3 초기화 191
3.4 기울기 소실 및 폭발 문제 193
3.4.1 기하학으로 살펴본 기울기 비의 효과 194
3.4.2 활성화 함수의 선택을 이용한 부분적인 해법 196
3.4.3 뉴런의 죽음과 ‘뇌손상’ 198
3.5 경사 하강 전략들 199
3.5.1 학습 속도 감쇄 200
3.5.2 운동량 기반 학습 201
3.5.3 매개변수 고유 학습 속도 204
3.5.4 절벽과 고차 불안정성 210
3.5.5 기울기 절단 211
3.5.6 2차 미분 212
3.5.7 폴리액 평균 224
3.5.8 극소점과 가짜 최소점 225
3.6 배치 정규화 226
3.7 가속과 압축을 위한 실질적인 요령들 232
3.7.1 GPU 가속 232
3.7.2 병렬 및 분산 구현 235
3.7.3 모형 압축을 위한 알고리즘 요령 237
3.8 요약 242
3.9 문헌 정보 243
3.9.1 소프트웨어 정보 245
연습문제 246

4장 일반화 능력을 위한 심층 학습 모형의 훈련
4.1 소개 249
4.2 편향 대 분산 절충 관계 256
4.2.1 공식적인 관점 258
4.3 모형의 조정 및 평가와 관련된 일반화 문제점 262

신경망의 기초부터 고급 주제까지
체계적으로 정리한 새로운 인공지능 교과서!

이 책은 현세대의 심층 학습 모형들을 주로 다루되, 전통적인 기계 학습 모형들도 언급한다. 이 책의 주요 내용은 다음과 같다.

■ 신경망의 기초: 전통적인 기계 학습 모형 중에는 신경망의 특수 사례로 이해할 수 있는 것들이 많이 있다. 제1장과 제2장은 전통적인 기계 학습과 신경망의 관계에 초점을 둔다. 이 두 장은 지지 벡터 기계, 선형회귀와 로지스틱 회귀, 특잇값 분해, 행렬 인수분해, 추천 시스템이 신경망의 특수 사례들에 해당함을 보여 준다. 그와 함께 word2vec 같은 최근의 특징 공학 방법들도 소개한다.

■ 기본적인 신경망 구조들과 학습 방법: 제3장과 제4장에서는 신경망의 훈련과 정칙화를 상세하게 논의한다. 제5장과 제6장은 방사상 기저 함수(RBF) 신경망과 제한 볼츠만 기계(RBM)를 소개한다.

■ 신경망의 고급 주제: 제7장과 제8장은 순환 신경망과 합성곱 신경망을 논의한다. 제9장과 제10장에서는 심층 강화 학습, 신경 튜링 기계, 생성 대립 신경망(GAN) 같은 여러 고급 주제를 논의한다.

이 책의 대상 독자
이 책의 주된 대상은 대학원생과 연구자, 실무자이다. 강의와 독학에 도움이 되도록 각 장 끝에 연습문제들을 수록했다. 그리고 신경망과 심층 학습이 실제로 어떻게 쓰이는지 독자가 가늠할 수 있도록 응용 사례를 중심으로 논의를 진행했다.

작가정보

저자 : 차루 C. 아가르왈
아가르왈은 미국 뉴욕 요크타운 하이츠 소재 IBM T. J. 왓슨 연구센터의 저명 연구원(Distinguished Research Staff Member, DRSM)이다. 그는 1993년에 인도 칸푸르의 인도 공과대학교에서 컴퓨터 과학을 학사로 졸업하고, 1996년 매사추세츠 공과대학(MIT)에서 박사 학위를 받았다. 데이터 마이닝 분야에서 주로 일했으며, 주요 콘퍼런스와 학술지에 350편이 넘는 논문을 발표했고, 80건이 넘는 특허를 가지고 있다. 또한, 데이터 마이닝과 추천 시스템, 이상치 분석에 관한 교과서들을 비롯해 18권의 책을 저술 또는 편집했다. 보유한 특허들의 상업적 가치 덕분에 IBM에서 세 번이나 Master Inventor로 선정되었다. 그는 데이터 스트림에서 생물 테러 위협을 검출하는 문제에 관한 연구로 2003년 IBM Corporate Award를 받았으며, 개인정보 기술에 대한 과학적 기여로 2008년 IBM Outstanding Innovation Award를 받았다. 또한, 자료 스트림/고차원 자료에 관한 연구로 2009년과 2015년에 IBM Outstanding Technical Achievement Award를 받았다. 2014년에는 응축(condensation) 기반 개인정보 보존 데이터 마이닝에 관한 연구로 EDBT 2014 Test of Time Award를 받았다. 그는 또한 2015년 IEEE ICDM Research Contributions Award 수상자인데, 이 상은 데이터 마이닝 분야에 기여한 연구자들에 주는 가장 권위 있는 두 상중 하나이다.

역자 : 류광
20년 이상의 번역 경력을 가진 전문 번역가다. 인공지능의 교과서라 불리는 《인공지능: 현대적 접근방식(제3판)》(총 2권)과 커누스 교수의 《컴퓨터 프로그래밍의 예술》 시리즈를 포함하여 60여 종의 다양한 IT 전문서를 번역했다.

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