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머신 러닝 교과서 2판

12장 - 다층 인공 신경망을 밑바닥부터 구현

목차

  • 인공 신경망으로 복잡한 함수 모델링
    • 단일층 신경망 요약
    • 다층 신경망 구조
    • 정방향 계산으로 신경망 활성화 출력 계산
  • 손글씨 숫자 분류
    • MNIST 데이터셋 구하기
    • 다층 퍼셉트론 구현
  • 인공 신경망 훈련
    • 로지스틱 비용 함수 계산
    • 역전파 알고리즘 이해
    • 역전파 알고리즘으로 신경망 훈련
  • 신경망의 수렴
  • 신경망 구현에 관한 몇 가지 첨언
  • 요약

코드 사용 방법 안내

이 책의 코드를 사용하는 가장 좋은 방법은 주피터 노트북(.ipynb 파일)입니다. 주피터 노트북을 사용하면 단계적으로 코드를 실행하고 하나의 문서에 편리하게 (그림과 이미지를 포함해) 모든 출력을 저장할 수 있습니다.

주피터 노트북은 매우 간단하게 설치할 수 있습니다. 아나콘다 파이썬 배포판을 사용한다면 터미널에서 다음 명령을 실행하여 주피터 노트북을 설치할 수 있습니다:

conda install jupyter notebook

다음 명령으로 주피터 노트북을 실행합니다.

jupyter notebook

브라우저에서 윈도우가 열리면 원하는 .ipynb가 들어 있는 디렉토리로 이동할 수 있습니다.

설치와 설정에 관한 더 자세한 내용은 1장의 README.md 파일에 있습니다.

(주피터 노트북을 설치하지 않았더라도 깃허브에서 ch12.ipynb을 클릭해 노트북 파일을 볼 수 있습니다.).

코드 예제 외에도 주피터 노트북에는 책의 내용에 맞는 섹션 제목을 함께 실었습니다. 또한 주피터 노트북에 원본 이미지와 그림을 포함시켰기 때문에 책을 읽으면서 코드를 쉽게 따라할 수 있으면 좋겠습니다.