자료유형  

 동서단행본

ISBN  

9791188621422 93000

언어부호  

본문언어 - kor본문언어 - , 원저작언어 - e본문언어 - ng

DDC  

006.3/1-23

청구기호  

006.31 G651dㄹ

저자명  

Goodfellow, Ian

서명/저자  

심층 학습 / 이안 굿펠로 ; 요슈아 벤지오 ; 에런 쿠빌 지음 ; 류광 옮김.

원서명  

[원표제]Deep learning

발행사항  

파주 : 제이펍, 2018.

형태사항  

xxi, 885 p. : 삽도 ; 25 cm.

총서명  

제이펍의 인공지능 시리즈 Jpub's A.I series ; 13

주기사항  

설명적 각주 수록

서지주기  

참고문헌(p. 803-867)과 색인 수록

일반주제명  

Machine learning

기타저자  

Bengio, Yoshua

기타저자  

Courville, Aaron

기타저자  

류광

통일총서명  

제이펍의 인공지능 시리즈 ; 13

기타저자  

굿펠로, 이안

기타저자  

벤지오, 요슈아

기타저자  

쿠빌, 에런

Control Number  

bwcl:113743

책소개  

심층 학습의 다양한 주제를 소개하는 『심층 학습』. 심층 학습에서는 컴퓨터가 경험에서 지식을 수집하므로, 컴퓨터에 필요한 모든 지식을 사람(컴퓨터 운영자)이 일일이 지정할 필요가 없다. 그리고 개념들의 계통구조 덕분에 컴퓨터는 간단한 개념들을 조합해서 좀 더 복잡한 개념을 배우게 된다. 그러한 계통구조의 그래프는 다수의 층으로 이루어진 ‘심층’ 구조를 가질 수 있다.

이 책은 우선 심층 학습과 관련된 선형대수, 확률론, 정보 이론, 수치 계산, 기계 학습의 여러 주요 개념을 소개한다. 그런 다음에는 심층 순방향 신경망, 정칙화, 최적화 알고리즘, 합성곱 신경망, 순차열 모형화 등등 업계 실무자들이 사용하는 여러 심층 학습 기법들을 설명하고, 현실적인 심층 학습 실천 방법론도 소개한다.

또한 자연어 처리, 음성 인식, 컴퓨터 시각, 온라인 추천 시스템, 생물정보학, 비디오 게임을 위해 심층 학습을 응용하는 방법들도 개괄한다. 마지막으로는 연구의 관점에서 심층 학습을 살펴보는데, 이를테면 선형 인자 모형, 자동부호기, 표현 학습, 구조적 확률 모형, 몬테카를로 방법 같은 이론 연구 주제들을 소개한다.