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Chapter 01 소개
1.1 개요
1.2 심층 신경망의 종류
1.3 딥러닝 소프트웨어
Chapter 02 신경망
2.1 개요
2.2 신경망의 기본개념
2.3 배치학습과 온라인학습
2.4 역전파 알고리즘
2.5 교차엔트로피 기반 델타규칙
2.6 중요한 고려사항
2.7 역전파 알고리즘의 변형
2.8 R 예제
연습문제
Chapter 03 심층 신뢰망 및 오토인코더
3.1 개요
3.2 제한 볼츠만 기계
3.3 오토인코더
3.4 RBM과 오토인코더의 비교
3.5 심층 신뢰망
3.6 R 예제
연습문제
Chapter 04 딥러닝 기초
4.1 개요
4.2 합성곱 신경망의 구조
4.3 합성곱 신경망의 학습
4.4 합성곱 신경망의 성능 향상
4.5 대표적 합성곱 신경망
4.6 R 예제
연습문제
Chapter 05 순환 신경망
5.1 개요
5.2 순환 신경망 예제
5.3 순환 신경망 구조
5.4 순환 신경망 학습
5.5 게이트 순환 신경망
5.6 R 예제
연습문제