소장자료
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500 | ▼a인류에겐 이런 딥러닝 입문서가 필요했다. 딥러닝 입문자가 늘고 있지만, 수학 이론을 공부하자니 갈 길이 멀고 원리를 무시한 채 코딩부터 하자니 응용이 불가능하다. 수학 공식과 통계 이론을 달달 익혀야 딥러닝을 배울 수 있는 것은 아니다. 딥러닝을 관통하는 핵심은 신경망이고, 신경망의 기초는 행렬을 통한 가중치 계산뿐이다. 동작 원리를 이해하면 응용과 구현은 자연히 따라온다. 이 책은 전공을 불문하고 행렬곱과 다항식 미분에 필요한 사칙연산만 할 수 있다면 누구나 신경망을 이해하고 나아가 파이썬으로 구현할 수 있음을 보여준다. 수학 공식을 최소화하고 친절한 그림과 명료한 문장으로 개념을 설명한다. 기존의 많은 자료에서 너무 어렵게 혹은 너무 간단히 넘어갔던 가중치, 오차 역전파, 경사 하강법 등을 철저히 일반인의 눈높이에서 학습할 수 있다▲ | ||
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신경망 첫걸음
자료유형
국내eBook
서명/책임사항
신경망 첫걸음 [전자자료] / 타리크 라시드 지음 ; 송교석 옮김
원서명
Make your own neural network : [a gentle journey through the mathematics of neural networks, and making your own using the Python computer language]
개인저자
발행사항
서울 : 한빛미디어 , 2017
형태사항
전자책 1책(297 p.) : 삽화
총서사항
일반주기
본표제는 표제면 이미지의 표제임
수포자도 이해하는 신경망 동작 원리와 딥러닝 기초
인류에겐 이런 딥러닝 입문서가 필요했다. 딥러닝 입문자가 늘고 있지만, 수학 이론을 공부하자니 갈 길이 멀고 원리를 무시한 채 코딩부터 하자니 응용이 불가능하다. 수학 공식과 통계 이론을 달달 익혀야 딥러닝을 배울 수 있는 것은 아니다. 딥러닝을 관통하는 핵심은 신경망이고, 신경망의 기초는 행렬을 통한 가중치 계산뿐이다. 동작 원리를 이해하면 응용과 구현은 자연히 따라온다. 이 책은 전공을 불문하고 행렬곱과 다항식 미분에 필요한 사칙연산만 할 수 있다면 누구나 신경망을 이해하고 나아가 파이썬으로 구현할 수 있음을 보여준다. 수학 공식을 최소화하고 친절한 그림과 명료한 문장으로 개념을 설명한다. 기존의 많은 자료에서 너무 어렵게 혹은 너무 간단히 넘어갔던 가중치, 오차 역전파, 경사 하강법 등을 철저히 일반인의 눈높이에서 학습할 수 있다
원저자명: Tariq Rashid
수포자도 이해하는 신경망 동작 원리와 딥러닝 기초
인류에겐 이런 딥러닝 입문서가 필요했다. 딥러닝 입문자가 늘고 있지만, 수학 이론을 공부하자니 갈 길이 멀고 원리를 무시한 채 코딩부터 하자니 응용이 불가능하다. 수학 공식과 통계 이론을 달달 익혀야 딥러닝을 배울 수 있는 것은 아니다. 딥러닝을 관통하는 핵심은 신경망이고, 신경망의 기초는 행렬을 통한 가중치 계산뿐이다. 동작 원리를 이해하면 응용과 구현은 자연히 따라온다. 이 책은 전공을 불문하고 행렬곱과 다항식 미분에 필요한 사칙연산만 할 수 있다면 누구나 신경망을 이해하고 나아가 파이썬으로 구현할 수 있음을 보여준다. 수학 공식을 최소화하고 친절한 그림과 명료한 문장으로 개념을 설명한다. 기존의 많은 자료에서 너무 어렵게 혹은 너무 간단히 넘어갔던 가중치, 오차 역전파, 경사 하강법 등을 철저히 일반인의 눈높이에서 학습할 수 있다
원저자명: Tariq Rashid
파일유형
PDF
이용가능한 다른형태자료 주기
책자형태로 간행: ISBN 9788968483509
원본주기
원본, : 서울 : 한빛미디어, 2017
시스템사항
접근방법: World Wide Web
기타형태저록
신경망 첫걸음 , 9788968483509
ISBN
8968483507
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원문 등 관련정보
링크 정보
http://ebook.pusan.ac.kr:80/Content_check.asp?barcode=4808968483509
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