딥러닝3 [도서리뷰] 소문난 명강의 : 김기현의 딥러닝 부트캠프 with 파이토치 소문난 명강의 : 김기현의 딥러닝 부트캠프 with 파이토치 기초부터 수식, 실습까지 담은 올인원 딥러닝 입문 교과서 목차 1장 개발 환경 구축하기 1.1 아나콘다 설치하기 1.2 VS Code 설치 및 환경 설정 1.3 마치며 2장 딥러닝 소개 2.1 딥러닝이란? 2.2 좋은 인공지능이란? 2.3 머신러닝 프로젝트 워크플로 2.4 수학 용어 설명 2.5 마치며 3장 파이토치 튜토리얼 3.1 왜 파이토치인가? 3.2 (실습) 파이토치 설치 3.3 텐서란? 3.4 (실습) 기본 연산 3.5 (실습) 텐서 형태 변환 3.6 (실습) 텐서 자르기 & 붙이기 3.7 (실습) 유용한 함수들 4장 선형 계층 4.1 행렬 곱 4.2 (실습) 행렬 곱 4.3 선형 계층 4.4 (실습) 선형 계층 4.5 (실습) GPU.. 2022. 10. 2. [도서 리뷰] 그로킹 심층 강화학습 그로킹 심층 강화학습 미겔 모랄레스 지음 강찬석 옮김 목차 CHAPTER 1 심층 강화학습의 기초 1.1 심층 강화학습이란 무엇인가? 1.2 심층 강화학습의 과거와 현재 그리고 미래 1.3 심층 강화학습의 적절성 1.4 두 가지의 명확한 기대치 설정 1.5 요약 CHAPTER 2 강화학습의 수학적 기초 2.1 강화학습의 구성 요소 2.2 MDP: 환경의 엔진 2.3 요약 CHAPTER 3 순간 목표와 장기 목표 간의 균형 3.1 의사결정을 내리는 에이전트의 목적 3.2 이상적인 행동들에 대한 계획 3.3 요약 CHAPTER 4 정보의 수집과 사용 간의 균형 4.1 평가가능한 피드백 해석의 어려움 4.2 전략적인 탐색 4.3 요약 CHAPTER 5 에이전트의 행동 평가 5.1 정책들의 가치를 추정하는 학습.. 2022. 8. 28. [Week 1 - Day 5] AI Math 5-10 확률론, 통계학, CNN, RNN 1. 강의 내용 5. 딥러닝 학습방법 이해하기 신경망 ( 비선형모델 ) 소프트맥스 함수 - 모델의 출력을 확률로 해석할 수 있게 변환해주는 연산 - 분류 문제를 풀 때 선형모델과 소프트맥스 함수를 결합하여 예측 신경망은 선형모델과 활성함수를 합성한 함수 활성함수 - 실수값의 입력을 받아서 실수값으로 출력 (비선형 함수) - 시그모이드 - tanh - ReLU : 딥러닝에서 많이 쓰임 MLP ( multi layer perceptron) : 신경망이 여러층 합성된 함수 층이 깊을수록 목적함수를 근사하는데 필요한 뉴런의 숫자가 훨씬 빨리 줄어들어 효율적으로 학습 가능 역전파 알고리즘 - 각 층 파라미터의 그레디언트 벡터는 윗층부터 역순으로 계산 - 역전파 알고리즘은 합성함수 미분법인 연쇄법칙 기반 자동 미분.. 2021. 8. 6. 이전 1 다음 반응형
