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친절한 딥러닝 수학 - 인공 신경망 이해를 위한 기초 수학
다테이시 겐고 지음, 김형민 옮김 / 한빛미디어 / 2021년 3월
평점 :
목차
CHAPTER 1 신경망을 시작하자
CHAPTER 2 순전파를 배우자
CHAPTER 3 역전파를 배우자
CHAPTER 4 합성곱 신경망을 배우자
CHAPTER 5 신경망을 구현하자
APPENDIX A 수학 기초
APPENDIX B 파이썬과 넘파이 기초
주요 내용
신경망 개념과 구조
신경망이 문제를 해결하는 원리
확률, 미분, 선형대수, 함수, 벡터
퍼셉트론으로 이미지 판별하기
신경망의 가중치와 편향
최적화 문제와 목적 함수, 교차 엔트로피
순전파, 역전파, 오차역전파법, 경사하강법
합성곱 필터, 특징맵, ReLU, 풀링
각 장의 개요
이책의 주요 내용을 1장부터 살펴 봅니다.
1장 신경망을 시작하자 - 신경망 개념을 알아보고 머신러닝 알고리즘과 어떤 차이가 있는지 살펴봅니다. 신경망이 어떤 구조로 되어 있고 무엇을 할 수 있는지 그림과 간략한 수식으로 설명합니다.
2장 순전파를 배우자 - 퍼셉트론이라는 신경망을 구성하는 단순한 알고리즘 안에서 어떤 식으로 계산이 진행되는지 자세히 설명합니다. 이미지 사이즈를 판별하는 문제를 예로 들어 입력값에서 출력값까지 순서대로 계산하는 순전파를 배웁니다.
3장 역전파를 배우자 - 신경망에서 적절한 가충치와 편향을 어떻게 계산해서 구하는지 설명합니다. 미분을 사용해서 오차를 가능한 한 작게 만들도록 가중치와 편향을 갱신하지만 이러한 정공법으로는 계산이 너무 힘듭니다. 그래서 계산을 간단하게 해주는 오차역전파 법을 사용합니다.
4장 합성곱 신경망을 배우자 - 신경망의 기본적인 구조를 이해한 것을 바탕으로 합성곱 신경망을 이용한 이미지 처리 방법을 공부합니다. 합성곱 신경망 특유의 구조나 계산방식을 다루면서 가충치와 편향 갱신 방법을 설명합니다.
5장 신경망을 구현하자 - 2,3,4장에서 배운 신경망 계산방법을 파이썬으로 구현합니다. 2장과 3장에서 배운 기본적인 신경망을 사용해서 이미지 사이즈 판정을 해보고, 4장에서 배운 합성곱 신경망을 사용하여 손글씨 인식을 구현해봅니다.
총평
요즘 AI가 많이 핫해서 인공지능 분야로 개발자들이 몰리고 있습니다.
인공지능을 좀더 깊게 들어가면 필수적으로 수학을 해야 합니다. 이책은 어려운 인공지능 수학을 쉽게 풀어서 개념을 잘 설명 하고 있습니다. 수포자 개발자들에게 한줄을 빛이 되어 줄 책이라 생각합니다.
"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."