PgMaru

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.

• http://makeyourownneuralnetwork.blogspot.kr/

그리고, 다음 주소에는 책에 수록된 예제들이 올라와 있다.

• https://github.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork

머신러닝을 학습할 때 자주 등장하는 예제는 MNIST 분류일 것이다.

MNIST란, 숫자 필기 데이터 모음이며, 

머신러닝 기법간 정확도 비교를 위해 자주 사용된다.

자세한 정의는 다음 링크에 나와 있다.

MNIST database

또한, 딥러닝에 필요한 기능들을 구현해 둔 Library들이 있는데,

내가 찾아본 것은 다음의 몇가지들이다.

• Theano
• TensorFlow

위에 열거한 Library들에 대한 Tutorial을 보면,

공통적으로 MNIST 데이터를 사용하는 예제들이 나온다.

Theano

• http://deeplearning.net/tutorial/contents.html에서 전체 목록을 확인할 수 있음
• Logistic Regression(Softmax Regression)을 통한 MNIST분류
• Multilayer Perceptron을 통한 MNIST분류
• Convolutional neural Network를 통한 MNIST분류(LeNet)
• 등을 포함하여 여러가지 예제들이 이어진다.

• Softmax Regression을 통한 MNIST분류
• Multilayer Convolutional Network를 통한 MNIST분류