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밑바닥부터 시작하는 딥러닝. 2



도서명 : 밑바닥부터 시작하는 딥러닝. 2
저자/출판사 : 사이토 고키, 한빛미디어
쪽수 : 420쪽
출판일 : 2019-05-01
ISBN : 9791162241745
정가 : 29000

CHAPTER 1 신경망 복습
__1.1 수학과 파이썬 복습
__1.2 신경망의 추론
__1.3 신경망의 학습
__1.4 신경망으로 문제를 풀다
__1.5 계산 고속화
__1.6 정리

CHAPTER 2 자연어와 단어의 분산 표현
__2.1 자연어 처리란
__2.2 시소러스
__2.3 통계 기반 기법
__2.4 통계 기반 기법 개선하기
__2.5 정리

CHAPTER 3 word2vec
__3.1 추론 기반 기법과 신경망
__3.2 단순한 word2vec
__3.3 학습 데이터 준비
__3.4 CBOW 모델 구현
__3.5 word2vec 보충
__3.6 정리

CHAPTER 4 word2vec 속도 개선
__4.1 word2vec 개선 ①
__4.2 word2vec 개선 ②
__4.3 개선판 word2vec 학습
__4.4 word2vec 남은 주제
__4.5 정리

CHAPTER 5 순환 신경망(RNN)
__5.1 확률과 언어 모델
__5.2 RNN이란
__5.3 RNN 구현
__5.4 시계열 데이터 처리 계층 구현
__5.5 RNNLM 학습과 평가
__5.6 정리

CHAPTER 6 게이트가 추가된 RNN
__6.1 RNN의 문제점
__6.2 기울기 소실과 LSTM
__6.3 LSTM 구현
__6.4 LSTM을 사용한 언어 모델
__6.5 RNNLM 추가 개선
__6.6 정리

CHAPTER 7 RNN을 사용한 문장 생성
__7.1 언어 모델을 사용한 문장 생성
__7.2 seq2seq
__7.3 seq2seq 구현
__7.4 seq2seq 개선
__7.5 seq2seq를 이용하는 애플리케이션
__7.6 정리

CHAPTER 8 어텐션
__8.1 어텐션의 구조
__8.2 어텐션을 갖춘 seq2seq 구현
__8.3 어텐션 평가
__8.4 어텐션에 관한 남은 이야기
__8.5 어텐션 응용
__8.6 정리

APPENDIX A 시그모이드 함수와 tanh 함수의 미분
__A.1 시그모이드 함수
__A.2 tanh 함수
__A.3 정리

APPENDIX B WordNet 맛보기
__B.1 NLTK 설치
__B.2 WordNet에서 동의어 얻기
__B.3 WordNet과 단어 네트워크
__B.4 WordNet을 사용한 의미 유사도

APPENDIX C GRU
__C.1 GRU의 인터페이스
__C.2 GRU의 계산 그래프




힘내라 돼지



도서명 : 힘내라 돼지
저자/출판사 : 심상대, 나무옆의자
쪽수 : 308쪽
출판일 : 2018-11-05
ISBN : 9791161570471
정가 : 13000

1. 백만 송이 장미
2. 쇼군
3. 기계조
4. 망치
5. 커피타임
6. 이발
7. 10방
8. 마귀할멈
9. 대운동장
10. 노인들
11. 6타곤
12. 개새끼들
13. 선생님
14. 접견
15. 화상접견
16. 묵주
17. 세족식
18. 죽음
19. 레옹
20. 들고양이
21. 돈
22. 도둑놈들
23. 시청자들
24. 이혼법정
25. 이혼
26. 바닷가 주유소
27. 작별인사
28. 비
29. 발톱
30. 폭력배들
31. 일요일
32. 계간
33. 술
34. 아들
35. 며느리
36. 빠삐용
37. 돼지들
38. 생일
39. 아내
40. 뭉게구름
41. 편지
42. 흑장미
43. 음독
44. 설사
45. 위로
46. 소설
47. 이어도
48. 아보카도
49. 이감
50. 힘내라 돼지

작가의 말
삶이 그대를 속일지라도