PYTORCH 딥러닝 실습
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9791156000822
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Publication Date | 2023/02/09 |
Pages/Weight/Size | 178*233*30mm |
ISBN | 9791156000822 |
Categories | IT 모바일 > 프로그래밍 언어 |
Contents
제 1 장 딥러닝을 위한 파이토치 소개
1.1 파이토치의 역사
1.2 파이토치란 무엇인가?
1.3 계산 그래프 사용 8
1.4 딥러닝 둘러보기 16
1.5 코드를 통해 실습 26
1.6 요약 36
참고문헌 36
제 2 장 기본 인공 신경망
2.1 신경망 소개 40
2.2 예제 40
2.3 데이터셋 41
2.4 기초 모델 45
2.5 파이토치에서의 방법 58
2.6 요약 69
참고문헌 69
제 3 장 딥러닝 워크플로우
3.1 아이디어와 계획 73
3.2 설계 및 실험 74
3.3 모델 구현 89
3.4 학습과 검증 93
3.5 요약 101
참고문헌 101
제 4 장 컴퓨터 비전
4.1 CNN 소개 104
4.2 파이토치를 사용한 컴퓨터 비전 107
4.3 요약 132
참고문헌 132
제 5 장 순차 데이터 처리
5.1 순환 신경망 소개 136
5.2 문제 정의 138
5.3 접근법 139
5.4 요약 166
참고문헌 167
제 6 장 생성 네트워크
6.1 접근법 정의 170
6.2 자기 회귀 모델 172
6.3 생성적 적대 신경망(GAN) 190
6.4 요약 204
참고문헌 204
제 7 장 강화 학습
7.1 문제 설정 210
7.2 에피소드적 과제 vs 연속적 과제 211
7.3 누적 감가 보상 212
7.4 마르코브 의사결정 프로세스 213
7.5 해결책 215
7.6 요약 229
참고문헌 230
제 8 장 파이토치의 활용
8.1 Flask로 제공하기 233
8.2 ONNX 240
8.3 TorchScript의 효율성 255
8.4 RedisAI 둘러보기 258
8.5 요약 262
참고문헌 263
1.1 파이토치의 역사
1.2 파이토치란 무엇인가?
1.3 계산 그래프 사용 8
1.4 딥러닝 둘러보기 16
1.5 코드를 통해 실습 26
1.6 요약 36
참고문헌 36
제 2 장 기본 인공 신경망
2.1 신경망 소개 40
2.2 예제 40
2.3 데이터셋 41
2.4 기초 모델 45
2.5 파이토치에서의 방법 58
2.6 요약 69
참고문헌 69
제 3 장 딥러닝 워크플로우
3.1 아이디어와 계획 73
3.2 설계 및 실험 74
3.3 모델 구현 89
3.4 학습과 검증 93
3.5 요약 101
참고문헌 101
제 4 장 컴퓨터 비전
4.1 CNN 소개 104
4.2 파이토치를 사용한 컴퓨터 비전 107
4.3 요약 132
참고문헌 132
제 5 장 순차 데이터 처리
5.1 순환 신경망 소개 136
5.2 문제 정의 138
5.3 접근법 139
5.4 요약 166
참고문헌 167
제 6 장 생성 네트워크
6.1 접근법 정의 170
6.2 자기 회귀 모델 172
6.3 생성적 적대 신경망(GAN) 190
6.4 요약 204
참고문헌 204
제 7 장 강화 학습
7.1 문제 설정 210
7.2 에피소드적 과제 vs 연속적 과제 211
7.3 누적 감가 보상 212
7.4 마르코브 의사결정 프로세스 213
7.5 해결책 215
7.6 요약 229
참고문헌 230
제 8 장 파이토치의 활용
8.1 Flask로 제공하기 233
8.2 ONNX 240
8.3 TorchScript의 효율성 255
8.4 RedisAI 둘러보기 258
8.5 요약 262
참고문헌 263