딥러닝을 위한 인공신경망

CHAPTER 01 개요
1.1 인간의 뇌를 모방한 인공 신경망
1.2 신경망의 응용 절차
1.3 새롭게 조명되는 신경망
◾연습문제

CHAPTER 02 생물학적 신경망
2.1 인간의 뇌
2.2 뉴런의 구조
2.3 뉴런의 활성화
◾연습문제

CHAPTER 03 인공 신경망 모델
3.1 뉴런의 모델링
3.2 McCulloch-Pitts 모델
◾연습문제

CHAPTER 04 신경망의 구조와 학습
4.1 신경망의 구조
4.2 신경망의 학습
◾연습문제

CHAPTER 05 활성화 함수
5.1 계단 함수
5.2 항등 함수
5.3 ReLU 함수
5.4 시그모이드 함수
5.5 softmax 함수
◾연습문제

CHAPTER 06 패턴 분류
6.1 패턴의 유형
6.2 패턴 분류 시스템
6.3 판별 함수
6.4 신경망 패턴 분류기
◾연습문제

CHAPTER 07 퍼셉트론
7.1 퍼셉트론의 구조
7.2 퍼셉트론의 학습 알고리즘
◾연습문제

CHAPTER 08 연상 메모리
8.1 패턴 연상
8.2 Hopfield 모델
8.3 양방향 연상 메모리
◾연습문제

CHAPTER 09 자율 신경망
9.1 SOM
9.2 ART
◾연습문제

CHAPTER 10 경쟁식 신경망
10.1 패턴의 유사도
10.2 Hamming Net
10.3 CP Net
◾연습문제

CHAPTER 11 오류 역전파 알고리즘
11.1 델타 학습법
11.2 BP 알고리즘
11.3 학습 인자
◾연습문제

CHAPTER 12 심층 신경망
12.1 컨볼루션 신경망
12.2 컨볼루션 신경망의 응용
12.3 순환 신경망
◾연습문제

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