신경망 설계 2/e

1장. 소개
__목표
__역사
__응용
__생체 영감
__참고 문헌

2장. 뉴런 모델과 네트워크 구조
__목표
__이론과 예제
____표기법
____뉴런 모델
____네트워크 구조
__결과 요약
__문제 풀이
__맺음말
__연습문제

3장. 신경망 예제
__목표
__이론과 예제
____문제 정의
____퍼셉트론
____해밍 네트워크
____홉필드 네트워크
__맺음말
__연습문제

4장. 퍼셉트론 학습 규칙
__목표
__이론과 예제
____학습 규칙
____퍼셉트론 구조
____퍼셉트론 학습 규칙
____수렴의 증명
__결과 요약
__문제 풀이
__맺음말
__참고 문헌
__연습문제

5장. 신호 및 가중치 벡터 공간
__목표
__이론과 예제
____선형 벡터 공간
____선형 독립
____공간 생성
____내적
____놈
____직교성
____벡터 전개
__결과 요약
__문제 풀이
__맺음말
__참고 문헌
__연습문제

6장. 신경망을 위한 선형 변환
__목표
__이론과 예제
____선형 변환
____행렬 표현
____기저 변환
____고윳값과 고유벡터
__결과 요약
__문제 풀이
__맺음말
__참고 문헌
__연습문제

7장. 지도 헵 학습
__목표
__이론과 예제
____선형 연상 메모리
____헵 규칙
____의사역행렬 규칙
____응용
____헵 학습의 변형
__결과 요약
__문제 풀이
__맺음말
__참고 문헌
__연습문제

8장. 성능 표면과 최적점
__목표
__이론과 예제
____테일러 급수
____방향 미분
____최소
____최적의 필요조건
____2차 함수
__결과 요약
__문제 풀이
__맺음말
__참고 문헌
__연습문제

9장. 성능 최적화
__목표
__이론과 예제
____최대 경사 하강법
____뉴턴법
____켤레 경사법
__결과 요약
__문제 풀이
__맺음말
__참고 문헌
__연습문제

10장. 위드로-호프 학습
__목표
__이론과 예제
____ADALINE 네트워크
____평균 제곱 오차
____LMS 알고리즘
____수렴 분석
____적응 필터링
__결과 요약
__문제 풀이
__맺음말
__참고 문헌
__연습문제

11장. 역전파
__목표
__이론과 예제
____다층 퍼셉트론
____역전파 알고리즘
____예제
____배치 훈련과 점진적 훈련
____역전파 사용
__결과 요약
__문제 풀이
__맺음말
__참고 문헌
__연습문제

12장. 역전파 변형
__목표
__이론과 예제
____역전파의 단점
____역전파의 경험적 변형
____수치 최적화 기법
__결과 요약
__문제 풀이
__맺음말
__참고 문헌
__연습문제

13장. 일반화
__목표
__이론과 예제
____문제 정의
____일반화 개선 방법
__결과 요약
__문제 풀이
__맺음말
__참고 문헌
__연습문제

14장. 동적 네트워크
__목표
__이론과 예제
____계층화된 디지털 동적 네트워크
____동적 학습 원리
____동적 역전파
__결과 요약
__문제 풀이
__맺음말
__참고 문헌
__연습문제

15장. 경쟁 네트워크
__목표
__이론과 예제
____해밍 네트워크
____경쟁 계층
____생체 경쟁 계층
____자기 조직 특징 맵
____학습 벡터 양자화
__결과 요약
__문제 풀이
__맺음말
__참고 문헌
__연습문제

16장. 방사형 기저 네트워크
__목표
__이론과 예제
____방사형 기저 네트워크
____RBF 네트워크 훈련
__결과 요약
__문제 풀이
__맺음말
__참고 문헌
__연습문제

17장. 실용적인 훈련 이슈
__목표
__이론과 예제
____사전 훈련 단계
____네트워크 훈련
____사후 훈련 분석
__맺음말
__참고 문헌

18장. 사례 연구 1: 함수 근사
__목표
__이론과 예제
____스마트 센서 시스템
____데이터 수집과 전처리
____네트워크 구조 선택
____네트워크 훈련
____검증
____데이터 집합
__맺음말
__참고 문헌

19장. 사례 연구 2: 확률 추정
__목표
__이론과 예제
____CVD 과정
____데이터 수집과 전처리
____네트워크 구조 선택
____네트워크 훈련
____검증
____데이터 집합
__맺음말
__참고 문헌

20장. 사례 연구 3: 패턴 인식
__목표
__이론과 예제
____심근경색 인식 설명
____데이터 수집과 전처리
____네트워크 구조 선택
____네트워크 훈련
____검증
____데이터 집합
__맺음말
__참고 문헌

21장. 사례 연구 4: 클러스터링
__목표
__이론과 예제
____임상 식물 문제 정의
____데이터 수집과 전처리
____네트워크 구조 선택
____네트워크 훈련
____검증
____데이터 집합
__맺음말
__참고 문헌

22장. 사례 연구 5: 예측
__목표
__이론과 예제
____자기 부상 시스템
____데이터 수집과 전처리
____네트워크 구조 선택
____네트워크 훈련
____검증
____데이터 집합
____맺음말
__참고 문헌
__벡터

부록
__부록 A 참고 문헌
__부록 B 표기법
__부록 C 소프트웨어