🔴 [공지] 종종 실습용 손글씨 데이터셋 다운로드 사이트( http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ )가 연결되지 않습니다. 그래서 예제 수행에 필요한 데이터셋 파일을 /dataset/ 디렉터리에 올려뒀습니다. 혹 사이트가 다운되어 데이터를 받을 수 없다면 아래 파일 4개를 각자의 <예제 소스 홈>/dataset/ 디렉터리 밑에 복사해두면 됩니다. ^__^
- t10k-images-idx3-ubyte.gz
- t10k-labels-idx1-ubyte.gz
- train-images-idx3-ubyte.gz
- train-labels-idx1-ubyte.gz
『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 시리즈는 현재 4편까지 출간되었고, 2024년 중으로 5편도 출간될 예정입니다. 5편까지의 핵심 주제와 관계는 대략 다음 그림처럼 정리할 수 있습니다.
시리즈의 모든 책은 기존 편을 읽지 않았어도 무리가 없도록 꾸려졌습니다. 예를 들어 3편에서 만드는 프레임워크는 작동 원리뿐 아니라 API 형태까지 파이토치와 거의 같습니다. 그래서 3편을 읽지 않았어도 4편을 읽는 데 전혀 무리가 없습니다.
다음은 역자가 추천하는 선수지식입니다.
✅ 2020.02.03 - 1.6.3절의 예시 이미지를 교체했습니다. 기존 이미지는 외설성 논란이 있어 왔고, 최근 이 이미지 사용을 중지하자는 움직임이 본격화되었습니다(Nautre Nanotech, Losing Lena). 저와 출판사도 이 취지에 공감하여 이미지를 교체하기로 했습니다. 종이책에는 12쇄부터 반영됐습니다.
✅ 2017.04.03 - 책 본문의 수식과 그림 파일들을 모아 공유합니다. 스터디 자료 등을 만드실 때 필요하면 활용하세요.
✅ 2017.02.26 - 각 챕터 디렉터리에 README.md 파일을 추가했습니다. 각 파일의 '용도', '관련 절', '등장 페이지'를 명기했고, 책에서 각 장의 '도입부', '목차', '이번 장에서 배운 내용'을 발췌해서 책이 없어도 큰 그림을 파악할 수 있도록 했습니다.
차차 파일 안의 소스 코드에도 친절한 설명을 덧붙이도록 하겠습니다.
✅ 2017.02.20 - 3쇄가 출간되었습니다. 크고 작은 오류를 잡는 김에 책 전체를 한 번 더 교정했습니다. 그렇다고 다른 책이 된 게 아니니 1, 2쇄를 보신 분은 오탈자 정보만 확인하시면 충분합니다. 살아 있는 책으로 만들기 위해 이번처럼 기회가 올 때마다 지속해서 품질을 업그레이드할 것이니 궁금하거나 설명이 잘 이해되지 않으면 언제든 문의하세요~
issuu | SlideShare | Yumpu
| 폴더 이름 | 설명 |
|---|---|
| ch01 | 1장에서 사용하는 소스 코드 |
| ch02 | 2장에서 사용하는 소스 코드 |
| ... | ... |
| ch08 | 8장에서 사용하는 소스 코드 |
| common | 공통으로 사용하는 소스 코드 |
| dataset | 데이터셋용 소스 코드 |
소스 코드 해설은 책을 참고하세요.
소스 코드를 실행하려면 아래의 소프트웨어가 설치되어 있어야 합니다.
- 파이썬 3.x
- NumPy
- Matplotlib
※ Python은 3 버전을 이용합니다.
각 장의 디렉터리로 이동한 후 파이썬 명령을 실행하세요(다른 디렉터리에서는 제대로 실행되지 않을 수 있습니다!).
$ cd ch01
$ python man.py
$ cd ../ch05
$ python train_nueralnet.py
이 저장소의 소스 코드는 MIT 라이선스를 따릅니다. 상업적 목적으로도 자유롭게 이용하실 수 있습니다.
이 책의 오탈자 등 오류 정보는 아래 페이지에서 확인하실 수 있습니다.
http://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B8475831198
이 책을 번역하며 정리한 용어표입니다.