Page 7 - 006975
P. 7
DEEP LEARNING
6.2.3 케라스를 사용한 LSTM 예제 275
6.2.4 정리 278
6.3 순환 신경망의 고급 사용법 278
6.3.1 기온 예측 문제 279
6.3.2 데이터 준비 282
6.3.3 상식 수준의 기준점 285
6.3.4 기본적인 머신 러닝 방법 287
6.3.5 첫 번째 순환 신경망 289
6.3.6 과대적합을 감소하기 위해 순환 드롭아웃 사용하기 290
6.3.7 스태킹 순환 층 292
6.3.8 양방향 RNN 사용하기 294
6.3.9 더 나아가서 298
6.3.10 정리 299
6.4 컨브넷을 사용한 시퀀스 처리 300
6.4.1 시퀀스 데이터를 위한 1D 합성곱 이해하기 301
6.4.2 시퀀스 데이터를 위한 1D 풀링 302
6.4.3 1D 컨브넷 구현 302
6.4.4 CNN과 RNN을 연결하여 긴 시퀀스를 처리하기 305
6.4.5 정리 309
6.5 요약 310
7장 딥러닝을 위한 고급 도구 311
7.1 Sequential 모델을 넘어서: 케라스의 함수형 API 312
7.1.1 함수형 API 소개 315
7.1.2 다중 입력 모델 317
7.1.3 다중 출력 모델 320
7.1.4 층으로 구성된 비순환 유향 그래프 322
7.1.5 층 가중치 공유 327
7.1.6 층과 모델 328
7.1.7 정리 329
7.2 케라스 콜백과 텐서보드를 사용한 딥러닝 모델 검사와 모니터링 329
7.2.1 콜백을 사용하여 모델의 훈련 과정 제어하기 330
7.2.2 텐서보드 소개: 텐서플로의 시각화 프레임워크 333
7.2.3 정리 340
deeplearning_07.indd 22 2018-10-05 오전 9:08:57
