밑바닥부터 시작하는 딥러닝

1장 헬로 파이썬 1.1 파이썬이란? 1.2 파이썬 설치하기 __1.2.1 파이썬 버전 __1.2.2 사용하는 외부 라이브러리 __1.2.3 아나콘다 배포판 1.3 파이썬 인터프리터 __1.3.1 산술 연산 __1.3.2 자료형 __1.3.3 변수 __1.3.4 리스트 __1.3.5 딕셔너리 __1.3.6 bool __1.3.7 if 문 __1.3.8 for 문 __1.3.9 함수 1.4 파이썬 스크립트 파일 __1.4.1 파일로 저장하기 __1.4.2 클래스 1.5 넘파이 __1.5.1 넘파이 가져오기 __1.5.2 넘파이 배열 생성하기 __1.5.3 넘파이의 산술 연산 __1.5.4 넘파이의 N차원 배열 __1.5.5 브로드캐스트 __1.5.6 원소 접근 1.6 matplotlib __1.6.1 단순한 그래프 그리기 __1.6.2 pyplot의 기능 __1.6.3 이미지 표시하기 1.7 정리 2장 퍼셉트론 2.1 퍼셉트론이란? 2.2 단순한 논리 회로 __2.2.1 AND 게이트 __2.2.2 NAND 게이트와 OR 게이트 2.3 퍼셉트론 구현하기 __2.3.1 간단한 구현부터 __2.3.2 가중치와 편향 도입 __2.3.3 가중치와 편향 구현하기 2.4 퍼셉트론의 한계 __2.4.1 도전! XOR 게이트 __2.4.2 선형과 비선형 2.5 다층 퍼셉트론이 출동한다면 __2.5.1 기존 게이트 조합하기 __2.5.2 XOR 게이트 구현하기 2.6 NAND에서 컴퓨터까지 2.7 정리 3장 신경망 3.1 퍼셉트론에서 신경망으로 __3.1.1 신경망의 예 __3.1.2 퍼셉트론 복습 __3.1.3 활성화 함수의 등장 3.2 활성화 함수 __3.2.1 시그모이드 함수 __3.2.2 계단 함수 구현하기 __3.2.3 계단 함수의 그래프 __3.2.4 시그모이드 함수 구현하기 __3.2.5 시그모이드 함수와 계단 함수 비교 __3.2.6 비선형 함수 __3.2.7 ReLU 함수 3.3 다차원 배열의 계산 __3.3.1 다차원 배열 __3.3.2 행렬의 내적 __3.3.3 신경망의 내적 3.4 3층 신경망 구현하기 __3.4.1 표기법 설명 __3.4.2 각 층의 신호 전달 구현하기 __3.4.3 구현 정리 3.5 출력층 설계하기 __3.5.1 항등 함수와 소프트맥스 함수 구현하기 __3.5.2 소프트맥스 함수 구현 시 주의점 __3.5.3 소프트맥스 함수의 특징 __3.5.4 출력층의 뉴런 수 정하기 3.6 손글씨 숫자 인식 __3.6.1 MNIST 데이터셋 __3.6.2 신경망의 추론 처리 __3.6.3 배치 처리 3.7 정리 4장 신경망 학습 4.1 데이터에서 학습한다! __4.1.1 데이터 주도 학습 __4.1.2 훈련 데이터와 시험 데이터 4.2 손실 함수 __4.2.1 평균 제곱 오차 __4.2.2 교차 엔트로피 오차 __4.2.3 미니배치 학습 __4.2.4 (배치용) 교차 엔트로피 오차 구현하기 __4.2.5 왜 손실 함수를 설정하는가? 4.3 수치 미분 __4.3.1 미분 __4.3.2 수치 미분의 예 __4.3.3 편미분 4.4 기울기 __4.4.1 경사법(경사 하강법) __4.4.2 신경망에서의 기울기 4.5 학습 알고리즘 구현하기 __4.5.1 2층 신경망 클래스 구현하기 __4.5.2 미니배치 학습 구현하기 __4.5.3 시험 데이터로 평가하기 4.6 정리 5장 오차역전파법 5.1 계산 그래프 __5.1.1 계산 그래프로 풀다 __5.1.2 국소적 계산 __5.1.3 왜 계산 그래프로 푸는가? 5.2 연쇄법칙 __5.2.1 계산 그래프에서의 역전파 __5.2.2 연쇄법칙이란? __5.2.3 연쇄법칙과 계산 그래프 5.3 역전파 __5.3.1 덧셈 노드의 역전파 __5.3.2 곱셈 노드의 역전파 __5.3.3 사과 쇼핑의 예 5.4 단순한 계층 구현하기 __5.4.1 곱셈 계층 __5.4.2 덧셈 계층 5.5 활성화 함수 계층 구현하기 __5.5.1 ReLU 계층 __5.5.2 Sigmoid 계층 5.6 Affine/Softmax 계층 구현하기 __5.6.1 Affine 계층 __5.6.2 배치용 Affine 계층 __5.6.3 Softmax-with-Loss 계층 5.7 오차역전파법 구현하기 __5.7.1 신경망 학습의 전체 그림 __5.7.2 오차역전파법을 적용한 신경망 구현하기 __5.7.3 오차역전파법으로 구한 기울기 검증하기 __5.7.4 오차역전파법을 사용한 학습 구현하기 5.8 정리 6장 학습 관련 기술들 6.1 매개변수 갱신 __6.1.1 모험가 이야기 __6.1.2 확률적 경사 하강법(SGD) __6.1.3 SGD의 단점 __6.1.4 모멘텀 __6.1.5 AdaGrad __6.1.6 Adam __6.1.7 어느 갱신 방법을 이용할 것인가? __6.1.8 MNIST 데이터셋으로 본 갱신 방법 비