C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 Vol.2

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책 정보

· 제목 : C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 Vol.2 (복소수 영역에서의 오토인코더 이해와 구현)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 컴퓨터 공학 > 자료구조/알고리즘
· ISBN : 9791161750316
· 쪽수 : 256쪽
· 출판일 : 2017-08-11

책 소개

기본적인 신호 처리 수준에서의 몰렛 웨이블릿 개념과 이를 이미지 처리로 확장했을 때의 푸리에 변환 개념, 복소수 정의역에서의 오토인코딩 개념을 설명한다. 이러한 내용들을 복소수 영역에서의 신경망으로 확장해 활성화 함수와 그레디언트, SoftMax 레이어 등을 계산하는 과정으로 나눠 상세하게 살펴본다.

1장. 소개

2장. 내장된 클래스 레이블

__내장된 레이블들을 학습하는 코드
__케이스 분류
__클래스 조건적인 생성적 샘플링

3장. 신호 전처리

__최소 변환
____생성적 샘플들의 차이값 출력
__함수의 경로
__이동 윈도우에서의 푸리에 계수
__몰렛 웨이블릿
____주기, 너비, 지연(Lag)
____몰렛 웨이블릿 구현 코드

4장. 이미지 전처리

__2차원 공간에서의 푸리에 변환
____2차원 공간에서의 데이터 윈도우
____이미지의 푸리에 변환 구현 코드
____푸리에 변환의 생성적 샘플 출력

5장. 오토인코딩

__피드포워드 신경망에 대한 기본적인 수학 개념
__오토인코더를 통한 탐욕적 훈련
__복소수 개수에 대한 리뷰
____복소수 정의역에서의 고속 내적 연산
____복소수 정의역에서의 고유 값 분해
__복소수 정의역의 활성화
____활성화 함수의 도함수
____로지스틱 활성화 함수와 도함수
__그레디언트 계산
____순수 실수 및 SoftMax 출력 오차
____은닉층 가중치의 그레디언트
__그레디언트 계산 구현 코드
____전체 신경망과 도함수 계산
____그레디언트 계산
__멀티스레드 기반의 그레디언트 계산
__CUDA 그레디언트 계산
____전체 알고리즘
____디바이스 초기화
____호스트에서 디바이스로 가중치 복사
____활성화와 활성화 도함수
____출력 활성화
____SoftMax 출력 변환
____출력 델타
____SoftMax 출력의 델타
____출력 그레디언트
____첫 번째 은닉층의 그레디언트
____중간 은닉층의 그레디언트
____평균 제곱 오차
____분류 작업에서 평가 기준으로 사용하는 로그 발생 가능 확률
____분석

6장. DEEP 사용 매뉴얼

__메뉴 옵션
____파일 메뉴 옵션
____테스트 메뉴 옵션
____화면 출력 메뉴 옵션
__데이터베이스 읽어들이기
__시계열 데이터 읽어들이기(기본)
__시계열 데이터 읽어들이기(경로)
__시계열 데이터 읽어들이기(푸리에)
__시계열 데이터 읽어들이기(Morlet)
__MNIST 이미지 읽어들이기
__MNIST 이미지 읽어들이기(푸리에)
__MNIST 레이블 읽어들이기
__활성화된 파일에 쓰기
__모든 데이터 삭제
__모델 아키텍처
__데이터베이스 입력과 목표치
__RBM 훈련 파라미터
__감독 훈련된 훈련 파라미터
__오토인코딩 훈련 파라미터
__훈련
__테스트
__교차 검증
__분석
__수용 영역
__생성적 샘플
____내장된 모델에서 추출한 샘플
____경로 시계열 데이터로에서 추출한 샘플
__DEEP.LOG 파일
____예측 성능 측정

저자소개

티모시 마스터즈 (지은이) 정보 더보기

수리 통계학 분야에서 수치 계산(numerical computing) 전공으로 박사 학위를 받았다. 그 이후 독립적인 컨설턴트로서 정부 및 산업 기관과 함께 지속적인 업무 경력을 쌓았다. 초기 연구 분야는 고고도(high-altitude) 촬영 사진에서 자동으로 특징(feature)을 추출하는 기능과 관련된 것들이며, 홍수와 가뭄 예측, 숨겨진 미사일 저장탑 탐지, 위협적인 군사용 차량 확인 등의 다양한 애플리케이션들을 개발했다. 그 후에는 침생검(needle biopsies)상에서 유익한 세포와 유해한 세포를 구별해내는 알고리즘 개발을 위해 의료 연구원으로 근무했다. 이후 12년 동안 주로 자동화된 금융 거래 시스템을 평가하기 위한 알고리즘을 개발했다. 지금까지 예측 모델을 실무에 적용하는 방법에 대한 내용으로 『Practical Neural Network Recipes in C++』(Academic Press, 1993), 『Signal and Image Processing with Neural Networks』(Wiley, 1994), 『Advanced Algorithms for Neural Networks』(Wiley, 1995), 『Neural, Novel, and Hybrid Algorithms for Time Series Prediction』(Wiley, 1995), 『Assessing and Improving Prediction and Classification』(CreateSpace, 2013), 『C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 Vol.1』(에이콘, 2016), 『C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 Vol.3』(에이콘, 2016) 등을 저술했다. 이 책에서 활용하는 코드는 그의 홈페이지 (TimothyMasters.info)에서 다운로드할 수 있다.

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한국 항공대학교 기계공학부를 졸업하고, 삼성 소프트웨어 멤버십과 산업통상자원부 소프트웨어 마에스트로를 수료했다. MDS 테크놀로지에서 자동차의 ISO26262 국제 안전 표준과 AUTOSAR 관련 기술 지원을 담당했으며, 현재 시어스랩에서 모바일 환경에서의 DCNN 구동을 위한 압축 알고리즘 연구에 매진하고 있다. 한양대학교 컴퓨터공학과에서 석사 과정을 밟고 있으며, 딥러닝 기반 실시간 영상처리 기술을 다양한 도메인의 소프트웨어에 적용하는 연구를 하고 있다. 양질의 원서를 하루라도 빨리 우리글로 옮겨 국내 개발자들에게 도움을 주고자 번역계에 발을 들였다. 에이콘출판사에서 펴낸 『윈도우폰 7 게임 프로그래밍』(2012), 『안드로이드 앱 인벤터』(2013), 『데이터 마이닝 Data Mining』(2013), 『C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 Vol.1』(에이콘, 2016), 『C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 Vol.3』(에이콘, 2016)를 번역했다.

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