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한빛출판사의 '신경망 첫걸음'이란 책을 읽었는데,

신경망에 대해서 알기 쉽게 설명하는 내용이었다.

'수포자도 이해하는 신경망 동작 원리와 딥러닝 기초'라는 부제가 붙은 책인 만큼,

신경망에 대해 최대한 알기 쉽게 설명하고 있다.

또한, 파이선을 가지고 MNIST 손글씨를 학습 및 분류하는 예제도 

단계별로 알기 쉽게 설명해가면서 제공된다.

어려운 내용을 쉽게 풀어쓰는 솜씨가 보통이 아닌 것 같다.

물론, 번역가의 탁월함도 한 몫 했을 것이다.

신경망을 처음 시작하려거나 제대로 이해하고자 하는 사람들에게

많은 도움이 될 만한 책이다.

 

작가의 블로그도 운영중이다.

 

Make Your Own Neural Network

 

makeyourownneuralnetwork.blogspot.com

 

그리고, 다음 주소에는 책에 수록된 예제들이 올라와 있다.

 

makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork

Code for the Make Your Own Neural Network book. Contribute to makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork development by creating an account on GitHub.

github.com

 

 

 
 

 

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ConvNetJS를 이용하면, JavaScript를 이용해 머신러닝을 쉽게 구현하고 테스트할 수 있다.

그래서 연습삼아, 신경망을 통해 XOR을 학습하고 분류하는 과정을 구현해 보았다.

ConvNetJSGetting Started에 나온 Example: Neural Net Classification을 토대로,

Hidden Layer 갯수 및 각 레이어별 뉴런의 갯수를 설정할 수 있게 해 보았다.

신경망에 레이어를 추가하는 개념이 나오기 전까지는 

XOR을 학습하고 분류하는 것이 불가능했다고 하는데, 

실제로 Hidden layer 갯수를 0으로 하고 테스트해 보면,

XOR 분류가 안되는 것을 확인해 볼 수 있다.

 Hidden Layer 갯수

 각 Hidden Layer의 뉴런수


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이세돌과 알파고와의 바둑 대국을 계기로,

인공지능에 대한 관심이 갑자기 높아진 듯 하다.

나 역시도, 인공지능에 대한 관심이 갑자기 높아졌다.

영상처리 분야와도 밀접한 관련이 있고,

바둑 같은 고난이도 알고리즘을

어떤 방법으로 풀어나가는지 궁금하기도 하다.

그래서, 인터넷 검색을 통해 방문한 페이지 중에

나중에 다시 참고해 보고 싶은 내용들을 링크해 놓으려 한다.



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