밑바닥부터 시작하는 딥러닝 - 미리보기
사이토 고키 지음 | 개앞맵시(이복연) 옮김 | 24,000원 | 한빛미디어 | 2017.01.03 "직접 구현하고 움직여보며 익히는 가장 쉬운 딥러닝 입문서 " 이 책은 라이브러리나 프레임워크에 의존하지 않고, 딥러닝의 핵심을 ‘밑바닥부터’ 직접 만들어보며 즐겁게 배울 수 있는 본격 딥러닝 입문서입니다. 술술 읽힐 만큼 쉽게 설명하였고, 역전파처럼 어려운 내용은 ‘계산 그래프’ 기법으로 시각적으로 풀이했습니다. 무엇보다 작동하는 코드가 있어 직접 돌려보고 요리조리 수정해보면 어려운 이론도 명확하게 이해할 수 있습니다. 딥러닝에 새롭게 입문하려는 분과 기초를 다시금 정리하고 싶은 현업 연구자와 개발자에게 최고의 책이 될 것입니다.
사이토 고키 지음 | 개앞맵시(이복연) 옮김 | 24,000원 | 한빛미디어 | 2017.01.03
"직접 구현하고 움직여보며 익히는 가장 쉬운 딥러닝 입문서 "
이 책은 라이브러리나 프레임워크에 의존하지 않고, 딥러닝의 핵심을 ‘밑바닥부터’ 직접 만들어보며 즐겁게 배울 수 있는 본격 딥러닝 입문서입니다. 술술 읽힐 만큼 쉽게 설명하였고, 역전파처럼 어려운 내용은 ‘계산 그래프’ 기법으로 시각적으로 풀이했습니다. 무엇보다 작동하는 코드가 있어 직접 돌려보고 요리조리 수정해보면 어려운 이론도 명확하게 이해할 수 있습니다. 딥러닝에 새롭게 입문하려는 분과 기초를 다시금 정리하고 싶은 현업 연구자와 개발자에게 최고의 책이 될 것입니다.
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3.1.1 신경망의 예<br />
신경망을 그림으로 나타내면 [그림 3-1]처럼 됩니다. 여기에서 가장 왼쪽 줄을 입력층, 맨 오른<br />
쪽 줄을 출력층, 중간 줄을 은닉층이라고 합니다. 은닉층의 뉴런은 (입력층이나 출력층과 달리)<br />
사람 눈에는 보이지 않습니다. 그래서 ‘은닉’인 것이죠. 또한, 이 책에서는 입력층에서 출력층<br />
방향으로 차례로 0층, 1층, 2층이라 하겠습니다(층 번호를 0부터 시작하는 이유는 파이썬 배<br />
열의 인덱스도 0부터 시작하여, 나중에 구현할 때 짝짓기 편하기 때문입니다). [그림 3-1 ]에<br />
서는 0층이 입력층, 1층이 은닉층, 2층이 출력층이 됩니다.<br />
그림 3-1 신경망의 예<br />
은닉층<br />
입력층<br />
출력층<br />
WARNING_ [그림 3-1]의 신경망은 모두 3층으로 구성됩니다만, 가중치를 갖는 층은 2개뿐이기 때문에<br />
‘2층 신경망’이라고 합니다. 문헌에 따라서는 신경망을 구성하는 층수를 기준으로 [그림 3-1]을 ‘3층 신경망’<br />
이라고 하는 경우도 있으니 주의해야 합니다. 이 책에서는 실제로 가중치를 갖는 층의 개수(입력층, 은닉층,<br />
출력층의 합계에서 1을 뺀 값)를 기준으로 하겠습니다.<br />
[그림 3-1]은 앞 장에서 본 퍼셉트론과 특별히 달라 보이지 않습니다. 실제로 뉴런이 연결되<br />
는 방식은 앞 장의 퍼셉트론에서 달라진 것이 없답니다. 자, 그럼 신경망에서는 신호를 어떻게<br />
전달할까요?<br />
64 <strong>밑바닥부터</strong> 시작하는 딥러닝
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