텐서플로로 배우는 딥러닝

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 텐서플로 모듈
2.9 텐서플로 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
연습문제

Chapter 04 순환 신경망 워드 임베딩
4.1 개요
4.2 순환 신경망 예제
4.3 순환 신경망 구조
4.4 순환 신경망 학습
4.5 게이트 순환 신경망
4.6 순환 신경망 텐서플로 예제
4.7 워드 임베딩
4.8 워드 임베딩 텐서플로 예제
연습문제

Chapter 05 합성곱 신경망
5.1 개요
5.2 합성곱 신경망의 구조
5.3 합성곱 신경망의 학습
5.4 합성곱 신경망의 성능 향상
5.5 대표적 합성곱 신경망
5.6 합성곱 신경망 텐서플로 예제
연습문제

Chapter 06 경쟁적 신경망
6.1 개요
6.2 게임이론의 기초
6.3 기본 경쟁적 생성망의 이익함수 및 학습
6.4 기본 경쟁적 생성망의 분석
6.5 최소제곱 경쟁적 생성망
6.6 심층 합성곱 경쟁적 생성망
6.7 와서스타인 경쟁적 생성망
6.8 조건 경쟁적 생성망
6.9 정보 경쟁적 생성망
6.10 순환 경쟁적 생성망
연습문제

Chapter 07 강화학습
7.1 개요
7.2 강화학습의 원리
7.3 정책과 가치함수
7.4 동적 계획법
7.5 몬테카를로 방법
7.6 시간차 학습
7.7 심층 Q-망
연습문제