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DEEP LEARNING
2부 실전 딥러닝
5장 컴퓨터 비전을 위한 딥러닝 169
5.1 합성곱 신경망 소개 170
5.1.1 합성곱 연산 173
5.1.2 최대 풀링 연산 180
5.2 소규모 데이터셋에서 밑바닥부터 컨브넷 훈련하기 182
5.2.1 작은 데이터셋 문제에서 딥러닝의 타당성 182
5.2.2 데이터 내려받기 183
5.2.3 네트워크 구성하기 187
5.2.4 데이터 전처리 189
5.2.5 데이터 증식 사용하기 193
5.3 사전 훈련된 컨브넷 사용하기 199
5.3.1 특성 추출 200
5.3.2 미세 조정 211
5.3.3 정리 218
5.4 컨브넷 학습 시각화 219
5.4.1 중간층의 활성화 시각화하기 220
5.4.2 컨브넷 필터 시각화하기 229
5.4.3 클래스 활성화의 히트맵 시각화하기 235
5.5 요약 240
6장 텍스트와 시퀀스를 위한 딥러닝 243
6.1 텍스트 데이터 다루기 244
6.1.1 단어와 문자의 원-핫 인코딩 246
6.1.2 단어 임베딩 사용하기 249
6.1.3 모든 내용을 적용하기: 원본 텍스트에서 단어 임베딩까지 255
6.1.4 정리 264
6.2 순환 신경망 이해하기 264
6.2.1 케라스의 순환 층 267
6.2.2 LSTM과 GRU 층 이해하기 272
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