골빈해커의 3분 딥러닝
텐서플로 코드로 맛보는 딥러닝 핵심 개념! 이 책은 신경망 기초부터 CNN, Autoencoder, GAN, RNN, DQN까지 딥러닝의 가장 기본이 되는 모델들을 직접 구현하며 몸으로 익히도록 구성했습니다. 이론을 깊이 파헤치기보다는 다양한 딥러닝 모델의 기초 개념과 기본적인 텐서플로 사용법을 학습하는 데 초점을 두고, 각 ...
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tensorflow가 2.0으로 업그레이드 되었지만, github에 올라온 유명한 딥러닝 코드들의 상당수는 tensorflow 1.x 버전으로 작성되어있다. 최근 내가 자세히 보고 있는 tacotron 1, 2 모델 모두 그렇다. 모델의 성능을 높이고 싶어 코드를 열심히 뜯어 보는데, tensorflow 1.x 의 문법이 익숙치 않아 너무 가독성이 떨어졌다...ㅠㅠ 그래서 한번은 정리를 해야겠다는 마음이 들어서 찾아낸 것이 이 책이다! 결론부터 말하면 매우 만족스러웠다.
이 책은 tensorflow 1.8.0 을 사용해서 다양한 딥러닝 모델을 구현하는 방법을 자세히 설명하고 있다. 초반에 tf.Variable, tf.placeholder이 무엇인지 아주 기본적인 것부터 친절하게 설명한다. 그리고 그 기본을 바탕으로 CNN, Audoencoder, GAN, RNN, DQN 등을 구현한다. 책의 설명이 너무 잘 되어 있어서 마음만 먹으면 주말 내내 다 구현하면서 완독을 끝낼 수 있을 것이다! 모델에 대한 세세한 이해까지 하려면 좀 더 오래...
이 책의 큰 장점은 두 가지가 있다.
1. 모델을 구현해나가면서 자연스럽게 tensorflow 문법에 익숙해 질 수 있다.
2. 다양한 모델을 구현한다. 보통 다른 책들은 CNN 구현에서 끝나서 항상 아쉬움이 있었다.
이 책을 추천하는 대상
1. tensorflow 공부하는 것이 막막한사람
2. 머신러닝에 대한 기본 지식이 있는 사람(이 책은 구현 위주의 책이라 loss function, activation function 등 기본적인 것에 대한 설명이 부족하다.)
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