PgMaru

이 책은, python을 이용한 여러가지 예제를 통해,

딥러닝을 쉽게 배울 수 있는 책이다.

특이한 점은, python으로 만들어진 딥러닝 라이브러리에 의존하지 않고,

직접 딥러닝을 구현한다는 것이다.

대충 책 내용을 요약하면 다음과 같다.

• 1장 - 헬로 파이썬
• Python 기초
• 2장 - 퍼셉트론
• 퍼셉트론을 통한 AND, OR, XOR게이트 표현
• XOR게이트는, 2층 퍼셉트론을 통해 표현할 수 있다.
• 단층 퍼셉트론은 직선형 영역만 표현할 수 있는 반면, 다층 퍼셉트론은 비선형 영역도 표현할 수 있다.
• 다층 퍼셉트론은 (이론상) 컴퓨터를 표현할 수 있다.
• 3장 - 신경망
• 기계학습 문제는 분류(classification)와 회귀(regression)로 나눌 수 있다.
• 분류(classification) - 데이터가 어느 클래스(class)에 속하는지를 판단하는 것
• 회귀(regression) - 입력데이터로부터 연속적인 수치를 예측하는 것
• 소프트맥스(softmax) 함수
• ...

• Scipy 강의노트- http://www.turbare.net/transl/scipy-lecture-notes/index.html
  
• 이 책의 1장에서는, python에 대해 다룬다, 그리고, python에서 많이 사용되는 Scipy 라이브러리에 대한 강의노트를 소개한다.
• "The Elements of Computing Systems: Building a Modern Computer from First Principals"(The MIT Press, 2005)
• "NAND에서 테트리스까지!"라는 구호 아래, 실제로 NAND로 테트리스가 작동하는 컴퓨터를 만드는 과정을 설명해 주는 책
• 이 책("밑바닥부터 시작하는 딥러닝") 2장에서는, 퍼셉트론(perceptron)을 다룬다. 그리고 2장 마지막 부분에, 퍼셉트론과 NAND게이트와의 연관성을 절묘하게 설명하고, NAND게이트의 조합만으로, 즉 다층 퍼셉트론으로 컴퓨터를 만들 수 있다고 설명한다. 그것도, 2층 퍼셉트론이면 충분하다고 한다.
• (NAND게이트는, AND 게이트 출력부에 반전(NOT)을 덧붙인 것이다.)