응용수학
22.0
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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 설치
인터프리터 설치
아나콘다 설치
파이썬 인터프리터 실행
기본 python 쉘 실행
ipython
실행
VS Code 사용법
VS Code 설치
파이썬 소스 편집 및 실행
파이썬 기초
기본 문법
산술연산
자료형
변수
주석
리스트
딕셔너리(dictionary)
bool
if 문
for 문
함수
스크립트 파일
파일로 저장
클래스
넘파이(Numpy)
넘파이 가져오기
넘파이 배열 생성하기
넘파이의 산술 연산
넘파이의 N차원 배열
원소 접근
배열 형태 변경(
reshape
)
브로드캐스트
축(axis)
전치(transpose)
패딩
배열 타입 변환
matplotlib
단순한 그래프 그리기
pyplot의 기능
한글 폰트
이미지 표시하기
연습문제
연습문제 풀이
퍼셉트론
신경세포와 인공 뉴런
생물학적 뉴런 대 인공 뉴런
퍼셉트론 개념
단순한 논리연산
논리곱(AND 게이트)
부정 논리곱(NAND 게이트)
논리합(OR 게이트)
단순한 논리 퍼셉트론 구현
간단한 구현
벡터 표현
퍼셉트론 학습 알고리즘
보조정리1
보조정리2
퍼셉트론 의사 알고리즘
퍼셉트론 학습 알고리즘 수렴 증명
다층 퍼셉트론
XOR 게이트
XOR 게이트 구현
참조
연습문제
연습문제 풀이
신경망
용어
활성화 함수
계단함수
시그모이드 함수
ReLU 함수
행렬 연산
행렬의 곱
신경망 계산
3층 신경망
표기법
구현 정리
출력층
소프트맥스 함수
출력층 노드수
손글씨 숫자 인식
깃 클론
MNIST 데이터셋
MNIST 처리
배치 처리
연습문제
연습문제 풀이
신경망 학습
데이터
손실함수(loss function)
평균제곱오차(mean squared error, MSE)
교차엔트로피 오차
미니배치 학습
배치 교차엔트로피 오차 구현
수치 미분
미분
편미분
그래디언트(gradient)
경사하강법
신경망 그래디언트
디버깅
학습 알고리즘 구현
2층 신경망 클래스 구현
미니배치 학습 구현
시험데이터 평가
퍼셉트론 학습
연습문제
오차역전파
계산 그래프
계산 그래프로 나타내기
국소적 계산
계산 그래프 장점
연쇄법칙
계산 그래프의 역전파
연쇄법칙
연쇄법칙과 계산 그래프
역전파
덧셈 노드
곱셈 노드
사과 구매 예제
단순 계층 구현
곱셈 계층
덧셈 계층
활성화함수 계층 구현
ReLU 계층
시그모이드 계층
Affine/Softmax 계층 구현
Affine 계층
배치용 Affine 계층
Softmax-with-Loss 계층
Softmax-With-Loss 역전파 상세
순전파
역전파
오차역전파 구현
개요
구현
그래디언트 검증
오차역전파 사용
합성곱 신경망
전체 구조
합성곱 계층
완전연결 계층의 문제점
합성곱 연산
패딩
스트라이드
3차원 데이터의 합성곱 연산
블록으로 생각하기
배치 처리
풀링 계층
풀링 계층의 특징
합성곱/풀링 계층 구현
4차원 배열
im2col으로 데이터 전개
col2im 이용 역전파 데이터 복원
합성곱 계층 구현
풀링 계층 구현
CNN 구현
SimpleConvNet 초기화
Conv1
Relu1
Pooling
Affine1
Relu2
Affine2
SoftmaxWithLoss
SimpleConvNet의 순전파, 역전파
CNN 학습
CNN 시각화
첫번째 층 가중치 시각화
층 깊이에 따른 정보 변화
참고 사이트
딥러닝
더 깊은 신경망
학습관련 기술들
최적화 기법
가중치의 초기값
초깃값을 0으로 하면?
은닉층의 활성화값 분포
ReLU를 사용할 때의 가중치 초기값
MNIST 데이터셋으로 본 가중치 초깃값 비교
배치 정규화
배치 정규화 알고리즘
배치 정규화의 효과
바른 학습을 위해
오버피팅
가중치 감소
드롭아웃
Dropout
적절한 하이퍼파라미터 값 찾기
검증 데이터
하이퍼파라미터 최적화
하이퍼파라미터 최적화 구현
참조사이트
데이터 셋
CIFAR Dataset
연습문제
Indices and tables
Index
Module Index
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