텐서플로와 최신 기법으로 배우는 딥러닝 알고리즘 설계

신경망 기초부터 강화학습까지, 텐서플로로 익히는 딥러닝 이론과 구현

딥러닝에 대한 연구가 매우 활발해지면서 현대 머신러닝의 새로운 길이 열리고 있다. 구글, 마이크로소프트, 페이스북 같은 글로벌 기업들도 사활을 걸고 딥러닝을 연구하고 있다. 이 책은 딥러닝의 주요 개념을 이해할 수 있도록 상세한 설명과 예제를 제공한다. 파이썬에 익숙하고 머신러닝 및 미적분에 대한 배경지식이 있다면 이 책으로 딥러닝을 제대로 시작할 수 있다. 이 책의 주요 내용 - 머신러닝과 신경망의 기초 탐구 - 전방향 신경망 학습법 - 신경망 구현을 위한 텐서플로 사용법 - 심층 신경망 구현 시 발생하는 문제 관리 - 복잡한 이미지를 분석하는 신경망 구축 - 오토인코더를 사용한 효과적인 차원 감소 수행 - 언어 처리를 위한 시퀀스 분석 탐구 - 강화학습의 기본 원리 이해

CHAPTER 1 신경망
_1.1 지능형 기계 만들기t
_1.2 기존 컴퓨터 프로그램의 한계t
_1.3 머신러닝의 작동 원리t
_1.4 뉴런t
_1.5 뉴런으로 선형 퍼셉트론 표현하기t
_1.6 전방향 신경망t
_1.7 선형 뉴런과 그 한계t
_1.8 시그모이드, tanh, ReLU 뉴런
_1.9 소프트맥스 출력층t
_1.10 요약

CHAPTER 2 전방향 신경망 학습
_2.1 패스트푸드 문제t
_2.2 경사 하강법t
_2.3 델타 규칙과 학습률t
_2.4 시그모이드 뉴런의 경사 하강법t
_2.5 역전파 알고리즘t
_2.6 확률적 경사 하강법과 미니배치 경사 하강법t
_2.7 테스트 데이터와 검증 데이터 그리고 과적합t
_2.8 신경망에서 과적합 막기t
_2.9 요약t

CHAPTER 3 텐서플로로 신경망 구현하기
_3.1 텐서플로란?t
_3.2 텐서플로와 대안들을 어떻게 비교할까?t
_3.3 텐서플로 설치하기t
_3.4 텐서플로 변수 만들기와 조작하기t
_3.5 텐서플로 연산t
_3.6 placeholder 텐서t
_3.7 텐서플로의 세션t
_3.8 변수 범위 탐색과 변수 공유t
_3.9 CPU와 GPU로 모델 관리하기t
_3.10 텐서플로에서 로지스틱 회귀 모델 지정하기t
_3.11 로지스틱 회귀 모델 기록하기와 학습시키기t
_3.12 텐서보드로 계산 그래프와 학습 시각화하기t
_3.13 텐서플로에서 MNIST를 위한 다층 모델 만들기t
_3.14 요약t

CHAPTER 4 경사 하강법을 넘어서
_4.1 경사 하강법의 과제
_4.2 심층 신경망의 오차 곡면에서 지역 최소값t
_4.3 모델 식별성t
_4.4 심층 신경망에서 가짜 지역 최소값들은 얼마나 다루기 어려운가?t
_4.5 오차 곡면의 평평한 구간t
_4.6 잘못된 방향의 경사
_4.7 모멘텀 기반 최적화t
_4.8 이차 방법에 대한 개요t
_4.9 학습률 적응t
_4.10 최적화 도구 선택의 철학t
_4.11 요약t

CHAPTER 5 합성곱 신경망
_5.1 인간 시각에서의 뉴런
_5.2 특징 선택의 단점t
_5.3 크기 조정 없는 기본 심층 신경망t
_5.4 필터와 특징 맵t
_5.5 합성곱층 정리t
_5.6 최대 풀링t
_5.7 합성곱 신경망의 전체 구조t
_5.8 합성곱 신경망으로 MNIST에서 순환 반복 끝내기t
_5.9 더 견고한 모델을 만드는 이미지 전처리 파이프라인t
_5.10 배치 정규화로 학습 가속하기t
_5.11 CIFAR-10을 위한 합성곱 신경망 만들기t
_5.12 합성곱 신경망 학습 시각화하기t
_5.13 합성곱 필터로 예술 스타일 복제하기t
_5.14 다른 문제 영역에서 합성곱 필터 학습하기t
_5.15 요약t

CHAPTER 6 임베딩과 표상학습
_6.1 저차원 표현 학습하기t
_6.2 주성분 분석t
_6.3 오토인코더 구조의 동기t
_6.4 텐서플로로 오토인코더 구현하기t
_6.5 견고한 표현을 강제하는 디노이징t
_6.6 오토인코더의 희소성t
_6.7 입력 벡터보다 문맥이 더 유익할 때t
_6.8 Word2Vec 프레임워크t
_6.9 Skip-Gram 구조 구현하기t
_6.10 요약

CHAPTER 7 시퀀스 분석을 위한 모델
_7.1 가변 길이 입력 분석하기t
_7.2 신경망 n-gram으로 seq2seq 해결하기t
_7.3 품사 태거 구현하기t
_7.4 의존 구문 분석과 SyntaxNett
_7.5 빔 탐색과 전역 정규화t
_7.6 상태 기반 딥러닝 모델 사례t
_7.7 순환 신경망t
_7.8 사라지는 경사도 문제t
_7.9 LSTM 유닛t
_7.10 RNN 모델을 위한 텐서플로 기초 요소t
_7.11 감정 분석 모델 구현하기t
_7.12 순환 신경망으로 seq2seq 과제 풀기t
_7.13 주의집중으로 순환망 증강하기t
_7.14 신경 번역망 해부하기t
_7.15 요약t

CHAPTER 8 메모리 증강 신경망
_8.1 신경 튜링 기계t
_8.2 주의집중 기반 메모리 접근t
_8.3 NTM 메모리 주소 지정 동작 방식t
_8.4 미분 가능 신경 컴퓨터t
_8.5 DNC에서 간섭 없는 쓰기t
_8.6 DNC 메모리 재사용t
_8.7 DNC 쓰기의 시간적 연결t
_8.8 DNC 읽기 헤드 이해t
_8.9 DNC 제어기 신경망t
_8.10 동작 중인 DNC 시각화하기t
_8.11 텐서플로에서 DNC 구현하기t
_8.12 읽기와 이해를 위한 DNC 가르치기t
_8.13 요약t

CHAPTER 9 심층 강화학습
_9.1 아타리 게임을 점령한 심층 강화학습t
_9.2 강화학습이란?
_9.3 마르코프 결정 과정t
_9.4 탐색 대 활용t
_9.5 정책 대 가치학습t
_9.6 정책 경사가 있는 막대기-수레 문제t
_9.7 Q 러닝과 DQN
_9.8 DQN 개선하기t
_9.9 요약

★ 이 책에서 다루는 내용
이 책은 딥러닝으로 어떻게 문제에 접근해야 하는지를 다룬다. 이 책을 읽고 나면 현대 딥러닝 접근 방식의 역사적 맥락을 이해하고, 텐서플로를 이용해 딥러닝 알고리즘을 구현하는 방법을 이해하게 된다.- 1장 신경망
머신러닝과 신경망에 대한 기본적인 내용을 살펴본다. 뉴런의 기본 구조와 전방향 신경망이 어떻게 움직이는지 그리고 비선형성이 복잡한 학습 문제들을 해결하는 데 얼마나 중요한 역할을 하는지 알아본다. - 2장 전방향 신경망 학습
전방향 신경망 학습을 비롯해 기본적인 것들을 배운다. 경사 하강법과 역전파 알고리즘을 살펴보고, 과적합을 방지하는 다양한 방법도 설명한다.- 3장 텐서플로로 신경망 구현하기
머신러닝 모델을 표현하고 학습시키는 라이브러리인 텐서플로를 사용하는 방법을 배운다. 세션과 변수, 연산, 그래프 계산, 장치 관리를 포함한 텐서플로의 주요 기능을 설명하며 이를 바탕으로 로지스틱 회귀 모델과 확률적 경사 하강법을 이용한 전방향 신경망을 학습시키고 시각화한다. - 4장 경사 하강법을 넘어서
복잡한 오차 곡면이 있는 심층 신경망을 학습시킬 때 발생하는 여러 문제를 설명한다. 가짜 지역 최솟값 문제가 과장됐을 가능성이 있을 때 안장점과 나쁜 조건이 바닐라 미니배치 경사 하강법의 성공에 어떻게 심각한 위협이 되는지를 살펴본다. 나쁜 조건을 극복하는 데 모멘텀을 어떻게 사용하는지 설명하며, 헤시안 행렬을 근사하는 최근 연구도 간략히 알아본다. 또한, 학습률을 조정하는 학습률 적응 최적화 도구의 진화도 소개한다.- 5장 합성곱 신경망
이미지를 분석하는 신경망을 어떻게 만드는지 배운다. 합성곱의 개념을 소개하고, 단순하고 더 복잡한 자연 이미지 둘 다를 분석할 수 있는 다루기 쉬운 신경망을 생성하는 데 이 아이디어를 활용한다. 텐서플로로 여러 합성곱 신경망을 만들고, 다양한 이미지 처리 파이프라인과 신경망 학습을 더 빠르고 더 견고하게 만드는 배치 정규화를 활용한다. 마지막으로 합성곱 신경망의 학습을 시각화하며, 이 기술을 사용한 다른 흥미로운 응용들을 알아본다. - 6장 임베딩과 표상학습
표상학습에 대한 다양한 방법을 살펴본다. 오토인코더로 효과적인 차원 감소를 수행할 방법과, 디노이징과 희소성도 배워 오토인코더에 유용한 속성들을 추가한다. 스킵-그램 모델을 사용해 영어 단어들에 대한 임베딩을 생성하는 방법을 배운다. 이것은 언어를 이해하기 위한 딥러닝 모델을 탐색하는 데 유용하다.- 7장 시퀀스 분석을 위한 모델
시퀀스 분석의 세계를 깊이 탐구한다. 시퀀스를 처리하는 데 전방향 신경망을 어떻게 사용하는지 분석하고 순환 신경망도 살펴본다. 또한, 주의집중(attention) 동작 방식을 번역에서 오디오 필사본에 이르기까지 다양한 언어 응용 분야에 활용하는 방법을 알아본다.- 8장 메모리 증강 신경망
신경 튜링 기계(neural Turing machine, NTM)와 미분 가능 신경 컴퓨터(differentiable neural computer, DNC)에 관한 최첨단 딥러닝 기술 연구를 살펴보고, 복잡한 독해 과제를 해결할 수 있는 모델을 구현해 본다.- 9장 심층 강화학습
마르코프 결정 과정(Markov decision processes, MDP)과 탐색 대 활용을 포함한 강화학습의 기초 내용을 다룬다. 또한, 정책 경사와 DQN(deep Q-network)을 포함한 심층 강화학습에 대한 다양한 접근법도 다룬다. 마지막으로 DQN에 관한 최근 몇 가지 개선 방법과 심층 강화학습의 새로운 모습들도 간단히 언급한다.

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