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신경망 설계 2/e
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신경망 설계 2/e

  • 마틴헤이건
  • |
  • 에이콘출판
  • |
  • 2018-09-28 출간
  • |
  • 920페이지
  • |
  • 188 X 235 X 44 mm
  • |
  • ISBN 9791161752129
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

출판사서평




★ 이 책에서 다루는 내용 ★
■ (다층 신경망 및 방사형 기저 네트워크를 포함한) 피드포워드 네트워크와 순환망의 훈련 기법을 상세히 다루고 있다. 켤레 경사 및 레벤버그-마쿼트 역전파 알고리즘의 변형 외에 훈련된 네트워크의 일반화를 보장하기 위한 베이지안 정규화와 조기 종료에 대해서도 다룬다.
■ 특징 맵, 벡터 양자화 학습을 포함하는 연상 네트워크와 경쟁 네트워크를 간단한 구성요소와 함께 설명한다.
■ 상세한 실제 사례 연구를 제시하는 5개의 장과 함께 함수 근사, 패턴 인식, 군집화, 예측에 관한 실용적인 훈련 팁에 관한 장을 제공한다.
■ 상세한 예제와 다양한 문제 풀이를 제공한다. 슬라이드와 종합적인 데모 소프트웨어를 hagan.okstate.edu/nnd.html에서 내려 받을 수 있다.

★ 이 책의 대상 독자 ★
대학교 졸업반이나 대학원 1년 차를 위한 한 학기 신경망 입문 과정으로 구성됐다(물론 단기 과정이나 독학, 참고용으로도 적합하다). 독자는 선형대수, 확률, 미분 방정식에 관한 배경지식이 어느 정도 있어야 한다.

★ 옮긴이의 말 ★
대부분의 머신 러닝 입문자들은 현재 머신 러닝 기법 중 가장 성능이 좋고 광범위하게 적용할 수 있는 딥러닝으로 입문할 것이다. 딥러닝을 공부하다 보면 DNN, CNN, RNN 같은 신경망이 어떤 배경으로 탄생하고 발전해왔는지 궁금해지는데, 이 책은 그런 궁금증을 해소해줄 뿐만 아니라 신경망의 이론적 기반을 더욱 탄탄히 하는 데 도움을 줄 수 있다.
인간이 자신의 뇌와 신경망을 직접 들여다보고 이해하기 시작한 것은 불과 100년 전이다. 19세기 말에 생체 신경망의 연구가 본격적으로 시작됐고, 그 후 얼마 지나지 않아 사람들은 기계로 생체 신경망을 모방하면 인간 수준의 추론을 할 수 있으리란 믿음으로 인공 신경망을 연구하기 시작했다. 1940년대에 인공 신경망의 역사가 시작됐으니, 그 역사는 컴퓨터의 역사와 비교해봐도 결코 짧다고 할 수 없다.
지난 70여 년 동안 인간 수준의 인공 신경망을 만들기 위해 수많은 노력이 있었으며, 그 안에서 다양한 형태의 신경망이 나타나고 발전해왔다. 이 책에서는 인공 신경망의 역사에 변곡점을 만든 주요 신경망의 개념과 구조, 훈련 방식을 체계적이고 상세하게 소개하고 있다.
이 책은 신경망 이론 입문서로서 전 세계 독자들에게 많은 사랑을 받고 있으며, 대학원 교재로 채택될 정도로 그 효용성을 인정받고 있다.

이는 다음과 같은 차별화된 특징들 때문이다.
1. 신경망 이론의 수학적 이해를 돕기 위해 선형대수 이론을 주요하게 다루고 있다.
2. 예제와 문제 풀이를 통해 개념을 아주 쉽게 설명하고 있어서 누구나 흥미롭게 이해하고 따라갈 수 있다
3. 신경망 이론의 수학적 증명을 포함하고 있어서 수학적 타당성을 깊이 있게 이해하게 해준다.

모쪼록 이 책이 신경망의 이론적 기반을 더욱 탄탄히 다질 수 있는 기회를 독자들에게 제공할 수 있기를 바란다.


목차


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

저자소개

 저자 마틴 헤이건 (Martin T. Hagan) 

(캔자스 대학교, 전기 공학 박사)
제어 시스템과 신호 처리 분야에서 35년간 연구와 강의를 해왔으며, 최근 25년간은 신경망을 사용한 제어와 필터링, 예측 분야의 연구에 집중해왔다. 오클라호마 주립대학교 전기 및 컴퓨터 공학과 학부의 교수이자 ‘Neural Network Toolbox for MATLAB’의 공동 저자이기도 하다.

 저자 하워드 데무스 (Howard B. Demuth)
(스탠퍼드 대학교, 전기 공학 박사)
23년간 주로 로스 알라모스 국립 연구소에서 세계 최초의 전자 컴퓨터 ‘매니악(MANIAC)’의 설계와 개발에 관여하는 등의 업계 경험을 쌓아왔으며, 15년간의 강의 경력도 갖추고 있다. ‘Neural Network Toolbox for MATLAB’의 공동 저자이면서, 현재는 볼더의 콜로라도대학교에서 신경망을 강의하고 있다.

 저자 마크 허드슨 빌 (Mark Hudson Beale)
(아이다호 대학교, 컴퓨터 과학 학사)
인공지능 알고리즘과 소프트웨어 개발 기술에 집중하고 있는 소프트웨어 공학자다. ‘Neural Network Toolbox for MATLAB’의 공동 저자이며, 아이다호 헤이든에 있는 자신의 회사(MHB)를 통해 관련 컨설팅을 하고 있다.

 저자 올랜도 헤수스 (Orlando De Jes?s)
(오클라호마 주립대학교, 전기 공학 박사)
24년간 업계 경험을 통해 베네수엘라 카라카스에 있는 AETI와 텍사스 캐롤턴에 있는 할리버턴사를 거쳐 현재는 텍사스 프리스코에서 공학 컨설팅을 하고 있다. 그의 논문은 ‘Neural Network Toolbox for MATLAB’에서 동적 신경망 훈련 알고리즘의 기초가 됐다.

역자 윤성진
KAIST 전산학과에서 석사학위를 취득하고 약 22년 동안 LG전자, 보험넷, 엑센츄어, 티맥스소프트, LUXROBO에서 연구개발, 컨설팅, 제품기획, 전략기획 분야에서 일을 해왔다. 최근 5년 동안 티맥스소프트에서 연구기획 실장 및 수석 제품기획자로 다양한 데이터 및 미들웨어 관련 소프트웨어 제품기획을 했으며, LUXROBO에서 모듈형 로봇 플랫폼 제품기획과 CSO로서 사업전략을 수립했다. 
 
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