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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