| 000 | 00000nam c2200205 c 4500 | |
| 001 | 000045892272 | |
| 005 | 20170911165239 | |
| 007 | ta | |
| 008 | 170109s2016 ulkad 000c kor | |
| 020 | ▼a 9788968487323 ▼g 93000 | |
| 040 | ▼a 211009 ▼c 211009 ▼d 211009 | |
| 082 | 0 4 | ▼a 006.31 ▼2 23 |
| 085 | ▼a 006.31 ▼2 DDCK | |
| 090 | ▼a 006.31 ▼b 2016z15 | |
| 100 | 1 | ▼a 김성필 ▼0 AUTH(211009)131337 |
| 245 | 1 0 | ▼a 딥러닝 첫걸음 : ▼b 머신러닝에서 컨벌루션 신경망까지 / ▼d 김성필 지음 |
| 260 | ▼a 서울 : ▼b 한빛미디어, ▼c 2016 ▼g (2017 3쇄) | |
| 300 | ▼a 196 p. : ▼b 삽화, 도표 ; ▼c 23 cm | |
| 945 | ▼a KLPA |
소장정보
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ | 청구기호 006.31 2016z15 | 등록번호 111778357 | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
| No. 2 | 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ | 청구기호 006.31 2016z15 | 등록번호 121238687 | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
| No. 3 | 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ | 청구기호 006.31 2016z15 | 등록번호 121241544 | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
| No. 4 | 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ | 청구기호 006.31 2016z15 | 등록번호 121241602 | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
| No. 5 | 소장처 세종학술정보원/과학기술실(5층)/ | 청구기호 006.31 2016z15 | 등록번호 151334247 | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | 소장처 중앙도서관/제2자료실(3층)/ | 청구기호 006.31 2016z15 | 등록번호 111778357 | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ | 청구기호 006.31 2016z15 | 등록번호 121238687 | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
| No. 2 | 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ | 청구기호 006.31 2016z15 | 등록번호 121241544 | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
| No. 3 | 소장처 과학도서관/Sci-Info(1층서고)/ | 청구기호 006.31 2016z15 | 등록번호 121241602 | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
| No. | 소장처 | 청구기호 | 등록번호 | 도서상태 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No. 1 | 소장처 세종학술정보원/과학기술실(5층)/ | 청구기호 006.31 2016z15 | 등록번호 151334247 | 도서상태 대출가능 | 반납예정일 | 예약 | 서비스 |
컨텐츠정보
책소개
책소개 정보가 없습니다.
저자소개
저자소개 정보가 없습니다.
목차
CHAPTER 1 머신러닝 1.1 머신러닝과 딥러닝 1.2 머신러닝이란 1.3 머신러닝의 난제 1.4 과적합 1.5 과적합과 싸우기 1.6 머신러닝의 종류 1.7 분류와 회귀 1.7 요약 CHAPTER 2 신경망 2.1 서론 2.2 신경망의 노드 2.3 신경망의 계층 구조 2.4 신경망의 지도학습 2.5 단층 신경망의 학습: 델타 규칙 2.6 델타 규칙의 일반 형태 2.7 SGD, 배치, 미니 배치 2.8 예제: 델타 규칙 2.9 단층 신경망의 한계 2.10 요약 CHAPTER 3 다층 신경망의 학습 3.1 서론 3.2 역전파 알고리즘 3.3 예제 3.4 비용함수와 학습 규칙 3.5 예제 3.6 요약 CHAPTER 4 신경망과 분류 4.1 서론 4.2 이진 분류 4.3 다범주 분류 4.4 예제: 다범주 분류 4.5 요약 CHAPTER 5 딥러닝 5.1 서론 5.2 심층 신경망의 성능 개선 5.3 예제 5.4 요약 CHAPTER 6 컨벌루션 신경망 6.1 서론 6.2 컨브넷의 구조 6.3 컨벌루션 계층 6.4 풀링 계층 6.5 예제: MNIST 6.6 요약
