실습 준비
이 책의 실습 코드들은 깃허브github에 공개되어 있습니다. 독자분들은 다음의 주소를 통해 코드를 다운로드 받으실 수 있습니다.
- 레포지토리: https://github.com/kh-kim/deep_learning_book_exercise
- 코드 다운로드: https://github.com/kh-kim/deep_learning_book_exercise/archive/refs/heads/main.zip
대부분의 코드들은 주피터 노트북 파일(ipynb 확장자)로 되어 있습니다. VSCode에서 바로 열어보거나, 아나콘다 프롬프트에서 주피터 노트북을 실행하고 열어볼 수 있습니다. 자세한 내용은 ‘개발환경 구축하기’ 챕터를 참고바랍니다.
챕터별 디렉터리
코드를 다운받으면 각 챕터별로 디렉터리로 구성되어 있습니다. 다음의 표를 참고하시어 내용에 알맞은 실습 코드를 공부하세요.
번호 | 챕터명 | 디렉터리명 |
---|---|---|
1 | 개발환경 구축하기 | 실습 코드 없음 |
2 | 딥러닝 소개 | 실습 코드 없음 |
3 | 파이토치 튜토리얼 | 03-pytorch_tutorials |
4 | 선형 계층 | 04-linear_layer |
5 | 손실 함수 | 05-loss_function |
6 | 경사하강법 | 06-gradient_descent |
7 | 선형 회귀 | 07-linear_regression |
8 | 로지스틱 회귀 | 08-logistic_regression |
9 | 심층신경망 I | 09-dnn_1 |
10 | 확률적 경사하강법 | 10-sgd |
11 | 최적화 | 11-optimizer |
12 | 오버피팅을 방지하는 방법 | 12-prevent_overfitting |
13 | 심층신경망 II | 13-dnn_2 |
14 | 정규화 | 14-regularizations |
15 | 실전 연습 | 15-practical_exercise |
16 | 표현 학습 | 실습 코드 없음 |
17 | 확률론적 관점 | 실습 코드 없음 |
18 | 합성곱 신경망 | 18-cnn |
19 | 순환 신경망 | 19-rnn |