신경망 설계 (주요 신경망 이론과 응용 사례 | 2 판)

신경망 설계 (주요 신경망 이론과 응용 사례 | 2 판)

$53.54
Description
2019년 대한민국학술원 우수학술도서 선정도서

신경망 이론 입문서로서 전세계 독자들에게 많은 사랑을 받으며, 대학원 교재로 채택될 정도로 그 효용성을 인정받고 있다. 이 책에서는 인공 신경망의 역사에 변곡점을 만든 주요 신경망의 개념과 구조, 훈련 방식을 체계적이고 상세하게 소개하고 있다. 또한 신경망 이론의 수학적 이해에 필요한 선형대수 이론을 주요하게 다루고 있으며, 예제와 문제 풀이를 통해 개념을 쉽게 설명하고 있어서 누구나 흥미롭게 이해하고 따라갈 수 있고, 신경망 이론의 수학적 증명을 포함하고 있어서 수학적 타당성을 깊이 있게 이해할 수 있게 해준다. 이 책을 통해 신경망의 이론적 기반을 더욱 탄탄히 다질 수 있을 것이다.
저자

마틴헤이건

저자마틴헤이건(MartinT.Hagan)
(캔자스대학교,전기공학박사)
제어시스템과신호처리분야에서35년간연구와강의를해왔으며,최근25년간은신경망을사용한제어와필터링,예측분야의연구에집중해왔다.오클라호마주립대학교전기및컴퓨터공학과학부의교수이자‘NeuralNetworkToolboxforMATLAB’의공동저자이기도하다.

목차

1장.소개
목표
역사
응용
생체영감
참고문헌

2장.뉴런모델과네트워크구조
목표
이론과예제
표기법
뉴런모델
네트워크구조
결과요약
문제풀이
맺음말
연습문제

3장.신경망예제
목표
이론과예제
문제정의
퍼셉트론
해밍네트워크
홉필드네트워크
맺음말
연습문제

4장.퍼셉트론학습규칙
목표
이론과예제
학습규칙
퍼셉트론구조
퍼셉트론학습규칙
수렴의증명
결과요약
문제풀이
맺음말
참고문헌
연습문제

5장.신호및가중치벡터공간
목표
이론과예제
선형벡터공간
선형독립
공간생성
내적

직교성
벡터전개
결과요약
문제풀이
맺음말
참고문헌
연습문제

6장.신경망을위한선형변환
목표
이론과예제
선형변환
행렬표현
기저변환
고윳값과고유벡터
결과요약
문제풀이
맺음말
참고문헌
연습문제

7장.지도헵학습
목표
이론과예제
선형연상메모리
헵규칙
의사역행렬규칙
응용
헵학습의변형
결과요약
문제풀이
맺음말
참고문헌
연습문제

8장.성능표면과최적점
목표
이론과예제
테일러급수
방향미분
최소
최적의필요조건
2차함수
결과요약
문제풀이
맺음말
참고문헌
연습문제

9장.성능최적화
목표
이론과예제
최대경사하강법
뉴턴법
켤레경사법
결과요약
문제풀이
맺음말
참고문헌
연습문제

10장.위드로-호프학습
목표
이론과예제
ADALINE네트워크
평균제곱오차
LMS알고리즘
수렴분석
적응필터링
결과요약
문제풀이
맺음말
참고문헌
연습문제

11장.역전파
목표
이론과예제
다층퍼셉트론
역전파알고리즘
예제
배치훈련과점진적훈련
역전파사용
결과요약
문제풀이
맺음말
참고문헌
연습문제

12장.역전파변형
목표
이론과예제
역전파의단점
역전파의경험적변형
수치최적화기법
결과요약
문제풀이
맺음말
참고문헌
연습문제

13장.일반화
목표
이론과예제
문제정의
일반화개선방법
결과요약
문제풀이
맺음말
참고문헌
연습문제

14장.동적네트워크
목표
이론과예제
계층화된디지털동적네트워크
동적학습원리
동적역전파
결과요약
문제풀이
맺음말
참고문헌
연습문제

15장.경쟁네트워크
목표
이론과예제
해밍네트워크
경쟁계층
생체경쟁계층
자기조직특징맵
학습벡터양자화
결과요약
문제풀이
맺음말
참고문헌
연습문제

16장.방사형기저네트워크
목표
이론과예제
방사형기저네트워크
RBF네트워크훈련
결과요약
문제풀이
맺음말
참고문헌
연습문제

17장.실용적인훈련이슈
목표
이론과예제
사전훈련단계
네트워크훈련
사후훈련분석
맺음말
참고문헌

18장.사례연구1:함수근사
목표
이론과예제
스마트센서시스템
데이터수집과전처리
네트워크구조선택
네트워크훈련
검증
데이터집합
맺음말
참고문헌

19장.사례연구2:확률추정
목표
이론과예제
CVD과정
데이터수집과전처리
네트워크구조선택
네트워크훈련
검증
데이터집합
맺음말
참고문헌

20장.사례연구3:패턴인식
목표
이론과예제
심근경색인식설명
데이터수집과전처리
네트워크구조선택
네트워크훈련
검증
데이터집합
맺음말
참고문헌

21장.사례연구4:클러스터링
목표
이론과예제
임상식물문제정의
데이터수집과전처리
네트워크구조선택
네트워크훈련
검증
데이터집합
맺음말
참고문헌

22장.사례연구5:예측
목표
이론과예제
자기부상시스템
데이터수집과전처리
네트워크구조선택
네트워크훈련
검증
데이터집합
맺음말
참고문헌
벡터

부록
부록A참고문헌
부록B표기법
부록C소프트웨어

출판사 서평

★이책에서다루는내용★
■(다층신경망및방사형기저네트워크를포함한)피드포워드네트워크와순환망의훈련기법을상세히다루고있다.켤레경사및레벤버그-마쿼트역전파알고리즘의변형외에훈련된네트워크의일반화를보장하기위한베이지안정규화와조기종료에대해서도다룬다.
■특징맵,벡터양자화학습을포함하는연상네트워크와경쟁네트워크를간단한구성요소와함께설명한다.
■상세한실제사례연구를제시하는5개의장과함께함수근사,패턴인식,군집화,예측에관한실용적인훈련팁에관한장을제공한다.
■상세한예제와다양한문제풀이를제공한다.슬라이드와종합적인데모소프트웨어를hagan.okstate.edu/nnd.html에서내려받을수있다.

★이책의대상독자★
대학교졸업반이나대학원1년차를위한한학기신경망입문과정으로구성됐다(물론단기과정이나독학,참고용으로도적합하다).독자는선형대수,확률,미분방정식에관한배경지식이어느정도있어야한다.

★옮긴이의말★
대부분의머신러닝입문자들은현재머신러닝기법중가장성능이좋고광범위하게적용할수있는딥러닝으로입문할것이다.딥러닝을공부하다보면DNN,CNN,RNN같은신경망이어떤배경으로탄생하고발전해왔는지궁금해지는데,이책은그런궁금증을해소해줄뿐만아니라신경망의이론적기반을더욱탄탄히하는데도움을줄수있다.
인간이자신의뇌와신경망을직접들여다보고이해하기시작한것은불과100년전이다.19세기말에생체신경망의연구가본격적으로시작됐고,그후얼마지나지않아사람들은기계로생체신경망을모방하면인간수준의추론을할수있으리란믿음으로인공신경망을연구하기시작했다.1940년대에인공신경망의역사가시작됐으니,그역사는컴퓨터의역사와비교해봐도결코짧다고할수없다.
지난70여년동안인간수준의인공신경망을만들기위해수많은노력이있었으며,그안에서다양한형태의신경망이나타나고발전해왔다.이책에서는인공신경망의역사에변곡점을만든주요신경망의개념과구조,훈련방식을체계적이고상세하게소개하고있다.
이책은신경망이론입문서로서전세계독자들에게많은사랑을받고있으며,대학원교재로채택될정도로그효용성을인정받고있다.

이는다음과같은차별화된특징들때문이다.
1.신경망이론의수학적이해를돕기위해선형대수이론을주요하게다루고있다.
2.예제와문제풀이를통해개념을아주쉽게설명하고있어서누구나흥미롭게이해하고따라갈수있다
3.신경망이론의수학적증명을포함하고있어서수학적타당성을깊이있게이해하게해준다.

모쪼록이책이신경망의이론적기반을더욱탄탄히다질수있는기회를독자들에게제공할수있기를바란다.