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밑바닥부터 시작하는 데이터 과학 데이터 분석을 위한 파이썬 프로그래밍과 수학·통계 기초
book

밑바닥부터 시작하는 데이터 과학 데이터 분석을 위한 파이썬 프로그래밍과 수학·통계 기초

by Joel Grus, Hangyeol Kim, Seongju Ha, Eunjung Park
May 2022
Beginner to intermediate
448 pages
13h 7m
Korean
Insight
Content preview from 밑바닥부터 시작하는 데이터 과학 데이터 분석을 위한 파이썬 프로그래밍과 수학·통계 기초
from Scratch
261
󽴜󽴔󼘟󻗫
얕은 지식은 위험하다. 시의 샘물을 깊이 마셔라.
그러지 않을 것이라면 차라리 맛보지 마라.
- 알렉산더 포프(
Alexander
Pope
)
원래 딥러닝(
deep
learning
)은 (한 개 이상의 은닉층을 지닌) ‘깊은’ 신경망을 의
미한다. 요즘에는 (
18
장에서 다룬 ‘간단한’ 신경망을 포함한) 다양한 신경망 구
조를 모두 아우르는 용어가 되었다.
18
장의 내용을 기반으로 다양한 종류의 신경망 구조를 살펴볼 것이며, 신경망
을 더 개념적으로 이해할 수 있을 것이다.
19.1
텐서
이미
1
차원 배열인 벡터와
2
차원 배열인 행렬의 차이를 살펴보았다. 복잡한 신
경망 구조를 다루다 보면 더 고차원의 배열이 필요해진다.
대부분의 신경망 라이브러리의 명칭을 따라서
n
차원의 배열을 텐서(
tensor
)라
고 하겠다. (정말 수학적으로 따지면
n
차원의 배열을 텐서로 부르면 안되는 것
을 충분히 인지하고 있으니, 이해를 부탁한다.)
만약 딥러닝에 대한 책을 새로 집필한다면, 파이썬의 기본적인 연산자를 오버
로딩(
overloading
)하여 다양한 계산이 가능한
Tensor
클래스를 직접 구현했을
것이다. 이런 클래스를 직접 만드는 것 자체가 책의 한 단원 정도의 분량이 될
테니 이 책에서는 간단하게 텐서를 리스트로 구현할 것이다. 참고로 벡터, 행렬, ...
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Publisher Resources

ISBN: 9788966262571