『밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2』는 딥러닝의 기초부터 심화까지 다양한 내용을 다루며, 특히 자연어 처리와 시계열 데이터 처리에 중점을 둔 입문서입니다. 저자 사이토 고키는 이 책을 통해 독자들이 딥러닝의 기본 원리를 이해하고, 이를 실제로 구현해보는 경험을 제공합니다.
이 책은 총 8장으로 구성되어 있으며, 첫 장에서는 신경망의 기본 개념을 복습하고, 이후 자연어 처리와 관련된 다양한 기법을 차례로 소개합니다. 특히 word2vec, 순환 신경망(RNN), LSTM, GRU, seq2seq, 어텐션 등 현대 딥러닝 기술을 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다. 각 장에서는 이론적인 배경과 함께 실제 코드 예제를 제공하여 독자가 직접 실습할 수 있는 기회를 마련하고 있습니다.
저자는 복잡한 수식보다는 직관적인 설명과 명확한 그림을 통해 독자들이 딥러닝의 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 배려하고 있습니다. 이 책은 파이썬과 넘파이를 활용하여 독자 스스로 딥러닝 프레임워크를 구축할 수 있는 기초를 다져줍니다. 또한, 기존의 딥러닝 서적에서 다루기 힘든 RNN 계열의 심화 내용과 자연어 처리의 기초부터 응용까지 폭넓은 내용을 포함하고 있어, 입문자뿐만 아니라 경험이 있는 독자에게도 유용한 자료가 될 것입니다.
『밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2』는 딥러닝에 대한 체계적이고 실용적인 접근을 제공하며, 독자들이 이 분야에 대한 깊이 있는 이해를 쌓을 수 있도록 돕습니다. 딥러닝의 기초를 탄탄히 다지고 싶은 분들, 자연어 처리 기술에 관심이 있는 분들께 강력히 추천합니다. 이 책을 통해 복잡한 딥러닝 개념을 쉽게 이해하고, 실제로 구현해보는 즐거움을 느껴보시기 바랍니다.
목차
CHAPTER 1 신경망 복습
__1.1 수학과 파이썬 복습
__1.2 신경망의 추론
__1.3 신경망의 학습
__1.4 신경망으로 문제를 풀다
__1.5 계산 고속화
__1.6 정리
CHAPTER 2 자연어와 단어의 분산 표현
__2.1 자연어 처리란
__2.2 시소러스
__2.3 통계 기반 기법
__2.4 통계 기반 기법 개선하기
__2.5 정리
CHAPTER 3 word2vec
__3.1 추론 기반 기법과 신경망
__3.2 단순한 word2vec
__3.3 학습 데이터 준비
__3.4 CBOW 모델 구현
__3.5 word2vec 보충
__3.6 정리
CHAPTER 4 word2vec 속도 개선
__4.1 word2vec 개선 ①
__4.2 word2vec 개선 ②
__4.3 개선판 word2vec 학습
__4.4 word2vec 남은 주제
__4.5 정리
CHAPTER 5 순환 신경망(RNN)
__5.1 확률과 언어 모델
__5.2 RNN이란
__5.3 RNN 구현
__5.4 시계열 데이터 처리 계층 구현
__5.5 RNNLM 학습과 평가
__5.6 정리
CHAPTER 6 게이트가 추가된 RNN
__6.1 RNN의 문제점
__6.2 기울기 소실과 LSTM
__6.3 LSTM 구현
__6.4 LSTM을 사용한 언어 모델
__6.5 RNNLM 추가 개선
__6.6 정리
CHAPTER 7 RNN을 사용한 문장 생성
__7.1 언어 모델을 사용한 문장 생성
__7.2 seq2seq
__7.3 seq2seq 구현
__7.4 seq2seq 개선
__7.5 seq2seq를 이용하는 애플리케이션
__7.6 정리
CHAPTER 8 어텐션
__8.1 어텐션의 구조
__8.2 어텐션을 갖춘 seq2seq 구현
__8.3 어텐션 평가
__8.4 어텐션에 관한 남은 이야기
__8.5 어텐션 응용
__8.6 정리
APPENDIX A 시그모이드 함수와 tanh 함수의 미분
__A.1 시그모이드 함수
__A.2 tanh 함수
__A.3 정리
APPENDIX B WordNet 맛보기
__B.1 NLTK 설치
__B.2 WordNet에서 동의어 얻기
__B.3 WordNet과 단어 네트워크
__B.4 WordNet을 사용한 의미 유사도
APPENDIX C GRU
__C.1 GRU의 인터페이스
__C.2 GRU의 계산 그래프
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