응용수학

• 강의 계획
  • 목표
  • 준비
  • 파이썬 기초
  • 퍼셉트론
  • 신경망
  • 신경망 학습
  • 오차 역전파
  • 최소제곱법(Least Squared Method)
  • 경사하강법(Gradient Descent Method)
  • 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent Method)
• 파이썬 기초
  • 기본 문법
  • 스크립트 파일
  • 넘파이(Numpy)
  • matplotlib
  • 연습문제
  • 연습문제 풀이
• 퍼셉트론
  • 신경세포와 퍼셉트론
  • 퍼셉트론
  • 단순한 논리연산
  • 퍼셉트론 구현
  • 다층 퍼셉트론
  • 연습문제
  • 연습문제 풀이
• 신경망
  • 용어
  • 활성화 함수
  • 행렬 연산
  • 3층 신경망
  • 출력층
  • 손글씨 숫자 인식
  • MNIST 처리
  • 배치 처리
  • 연습문제
  • 연습문제 풀이
• 신경망 학습
  • 데이터
  • 손실함수(loss function)
  • 수치 미분
  • 디버깅
  • 학습 알고리즘 구현
  • 퍼셉트론 학습
  • 연습문제
• 오차역전파
  • 계산 그래프
  • 연쇄법칙
  • 역전파
  • 단순 계층 구현
  • 활성화함수 계층 구현
  • Affine/Softmax 계층 구현
  • 오차역전파 구현
  • Softmax-With-Loss 역전파 상세
• 합성곱 신경망
  • 전체 구조
  • 합성곱 계층
  • 풀링 계층
  • 합성곱/풀링 계층 구현
  • CNN 구현
  • CNN 학습
  • CNN 시각화
  • 참고 사이트
• 학습관련 기술들
  • 최적화 기법

Indices and tables

• Index

• Module Index

• Search Page