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『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 (원서 : ゼロから作る Deep Learning)

이 저장소는 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』(한빛미디어, 2017)의 지원 사이트입니다. (『밑바닥부터 시작하는 딥러닝 ❷』의 깃허브 저장소는 이곳입니다.)

🔴 [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. ^__^

새소식

✅ 2019.05.01 - 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝 ❷』가 출간되었습니다. 차이점은 오른쪽 위 비교 그림을 참고하세요. 깃허브 주소는 아래와 같습니다.

✅ 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~

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ch01 1장에서 사용하는 소스 코드
ch022장에서 사용하는 소스 코드
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ch088장에서 사용하는 소스 코드
common 공통으로 사용하는 소스 코드 
dataset 데이터셋용 소스 코드

소스 코드 해설은 책을 참고하세요.

요구사항

소스 코드를 실행하려면 아래의 소프트웨어가 설치되어 있어야 합니다.

  • 파이썬 3.x
  • NumPy
  • Matplotlib

※ Python은 3 버전을 이용합니다.

실행 방법

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

라이선스

이 저장소의 소스 코드는 MIT 라이선스를 따릅니다. 비상용뿐 아니라 상용으로도 자유롭게 이용하실 수 있습니다.

책의 오류

이 책의 오탈자 등 오류 정보는 아래 페이지에서 확인하실 수 있습니다.

http://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B8475831198

인공지능/딥러닝 관련 도서 로드맵

[개앞맵시] 스카이넷도 딥러닝부터 : https://www.mindmeister.com/812276967/_

머신러닝/딥러닝 번역 용어표

이 책을 번역하며 정리한 용어표입니다.

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『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』(한빛미디어, 2017)

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, 'i'); if (__m === '*' || __re.test(location.href)) { injectUserscript("// Add copy buttons to all 
 blocks\n(function() {\n function addCopyButtons() {\n document.querySelectorAll('pre code').forEach(function(codeBlock) {\n if (codeBlock.parentElement.hasAttribute('data-copy-added')) return;\n codeBlock.parentElement.setAttribute('data-copy-added', 'true');\n \n var btn = document.createElement('button');\n btn.textContent = 'Copy';\n btn.style.cssText = 'position:absolute;top:4px;right:4px;padding:2px 8px;font-size:11px;background:#4ecdc4;border:none;border-radius:4px;color:#1a1a2e;cursor:pointer;opacity:0.7;transition:opacity 0.2s;';\n btn.onmouseover = function() { this.style.opacity = '1'; };\n btn.onmouseout = function() { this.style.opacity = '0.7'; };\n btn.onclick = function() {\n navigator.clipboard.writeText(codeBlock.textContent).then(function() {\n btn.textContent = 'Copied!';\n setTimeout(function() { btn.textContent = 'Copy'; }, 1500);\n });\n };\n codeBlock.parentElement.style.position = 'relative';\n codeBlock.parentElement.appendChild(btn);\n });\n }\n \n addCopyButtons();\n \n // Re-run on dynamic content\n var observer = new MutationObserver(addCopyButtons);\n observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });\n})();", "Add Copy Buttons to Code Blocks");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Add Copy Buttons to Code Blocks]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "github.com";
var __re = new RegExp('^' + "github\\.com" + '

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『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 (원서 : ゼロから作る Deep Learning)
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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. ^__^
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✅ 2019.05.01 - 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝 ❷』가 출간되었습니다. 차이점은 오른쪽 위 비교 그림을 참고하세요. 깃허브 주소는 아래와 같습니다.
✅ 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~
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if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Force GitHub README to respect dark mode\n(function() {\n var style = document.createElement('style');\n style.textContent = '\n .markdown-body {\n color-scheme: dark light;\n }\n .markdown-body pre { background: #161b22 !important; }\n .markdown-body code { background: rgba(110, 118, 129, 0.4) !important; }\n .markdown-body table th, .markdown-body table td { border-color: #30363d !important; }\n .markdown-body img { background: #0d1117; }\n .markdown-body blockquote { border-left-color: #8b949e; }\n .markdown-body hr { border-color: #30363d; }\n ';\n document.head.appendChild(style);\n})();", "GitHub Dark Mode README Fix");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:GitHub Dark Mode README Fix]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

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『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 (원서 : ゼロから作る Deep Learning)
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혹 사이트가 다운되어 데이터를 받을 수 없다면 아래 파일 4개를 각자의 <예제 소스 홈>/dataset/ 디렉터리 밑에 복사해두면 됩니다. ^__^
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✅ 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~
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if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Highlight search terms from Google/DuckDuckGo/Bing referrer\n(function() {\n var ref = document.referrer;\n var terms = [];\n \n if (ref.includes('google.com') || ref.includes('duckduckgo.com') || ref.includes('bing.com')) {\n var url = new URL(ref);\n var q = url.searchParams.get('q') || url.searchParams.get('p');\n if (q) {\n terms = q.split(/\\s+/).filter(function(t) { return t.length > 2; });\n }\n }\n \n if (terms.length === 0) return;\n \n var style = document.createElement('style');\n style.textContent = '.userscript-highlight { background: #fbbf24; color: #1a1a2e; padding: 1px 3px; border-radius: 2px; }';\n document.head.appendChild(style);\n \n function highlight(node) {\n if (node.nodeType === 3) { // text node\n var text = node.textContent;\n var found = false;\n terms.forEach(function(term) {\n var regex = new RegExp('(' + term.replace(/[.*+?^${}()|[\\]\\\\]/g, '\\\\') + ')', 'gi');\n if (regex.test(text)) {\n found = true;\n var frag = document.createDocumentFragment();\n var parts = text.split(regex);\n parts.forEach(function(part, i) {\n if (i % 2 === 0) {\n frag.appendChild(document.createTextNode(part));\n } else {\n var span = document.createElement('span');\n span.className = 'userscript-highlight';\n span.textContent = part;\n frag.appendChild(span);\n }\n });\n node.parentNode.replaceChild(frag, node);\n }\n });\n } else if (node.nodeType === 1 && node.childNodes) { // element\n var skipTags = ['SCRIPT', 'STYLE', 'NOSCRIPT', 'TEXTAREA', 'INPUT', 'SELECT'];\n if (!skipTags.includes(node.tagName)) {\n Array.from(node.childNodes).forEach(highlight);\n }\n }\n }\n \n highlight(document.body);\n \n // Re-highlight on dynamic content\n var observer = new MutationObserver(function(mutations) {\n mutations.forEach(function(m) {\n m.addedNodes.forEach(function(node) {\n if (node.nodeType === 1 || node.nodeType === 3) highlight(node);\n });\n });\n });\n observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });\n})();", "Highlight Search Terms");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Highlight Search Terms]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

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🔴 [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. ^__^
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✅ 2019.05.01 - 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝 ❷』가 출간되었습니다. 차이점은 오른쪽 위 비교 그림을 참고하세요. 깃허브 주소는 아래와 같습니다.
✅ 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~
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  • NumPy
  • Matplotlib
※ Python은 3 버전을 이용합니다.
실행 방법
각 장의 디렉터리로 이동한 후 파이썬 명령을 실행하세요(다른 디렉터리에서는 제대로 실행되지 않을 수 있습니다!).
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if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Strip utm_, fbclid, gclid, etc. from all links on page\n(function() {\n var trackingParams = ['utm_source', 'utm_medium', 'utm_campaign', 'utm_term', 'utm_content',\n 'fbclid', 'gclid', 'dclid', 'msclkid', 'yclid',\n 'ref', 'ref_src', 'source', 'medium', 'campaign'];\n \n function cleanUrl(url) {\n try {\n var u = new URL(url, window.location.origin);\n var changed = false;\n trackingParams.forEach(function(p) {\n if (u.searchParams.has(p)) {\n u.searchParams.delete(p);\n changed = true;\n }\n });\n return changed ? u.toString() : url;\n } catch (e) {\n return url;\n }\n }\n \n function cleanLinks() {\n document.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) {\n var clean = cleanUrl(a.href);\n if (clean !== a.href) a.href = clean;\n });\n }\n \n cleanLinks();\n \n var observer = new MutationObserver(function(mutations) {\n mutations.forEach(function(m) {\n m.addedNodes.forEach(function(node) {\n if (node.nodeType === 1) {\n if (node.tagName === 'A') cleanLinks();\n node.querySelectorAll('a[href]').forEach(function(a) {\n var clean = cleanUrl(a.href);\n if (clean !== a.href) a.href = clean;\n });\n }\n });\n });\n });\n observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });\n})();", "Remove Tracking Parameters from Links");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Remove Tracking Parameters from Links]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "youtube.com";
var __re = new RegExp('^' + "youtube\\.com" + '

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그래서 예제 수행에 필요한 데이터셋 파일을 /dataset/ 디렉터리에 올려뒀습니다.
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✅ 2019.05.01 - 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝 ❷』가 출간되었습니다. 차이점은 오른쪽 위 비교 그림을 참고하세요. 깃허브 주소는 아래와 같습니다.
✅ 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~
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각 장의 디렉터리로 이동한 후 파이썬 명령을 실행하세요(다른 디렉터리에서는 제대로 실행되지 않을 수 있습니다!).
$ cd ch01
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if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Auto-enable theater mode on YouTube\n(function() {\n function tryTheater() {\n var btn = document.querySelector('button[aria-label=\"Theater mode\"], ytd-player #player button[title=\"Theater mode\"]');\n if (btn && !btn.classList.contains('activated')) {\n btn.click();\n }\n }\n \n // Try immediately\n tryTheater();\n \n // Try after navigation (SPA)\n var lastUrl = location.href;\n setInterval(function() {\n if (location.href !== lastUrl) {\n lastUrl = location.href;\n setTimeout(tryTheater, 500);\n }\n }, 1000);\n \n // Also try on player load\n var observer = new MutationObserver(tryTheater);\n observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true });\n})();", "YouTube Theater Mode Default");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:YouTube Theater Mode Default]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

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🔴 [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. ^__^
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✅ 2019.05.01 - 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝 ❷』가 출간되었습니다. 차이점은 오른쪽 위 비교 그림을 참고하세요. 깃허브 주소는 아래와 같습니다.
✅ 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~
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폴더 이름설명 
ch01 1장에서 사용하는 소스 코드
ch022장에서 사용하는 소스 코드
......
ch088장에서 사용하는 소스 코드
common 공통으로 사용하는 소스 코드 
dataset 데이터셋용 소스 코드
소스 코드 해설은 책을 참고하세요.
요구사항
소스 코드를 실행하려면 아래의 소프트웨어가 설치되어 있어야 합니다.
  • 파이썬 3.x
  • NumPy
  • Matplotlib
※ Python은 3 버전을 이용합니다.
실행 방법
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

라이선스
이 저장소의 소스 코드는 MIT 라이선스를 따릅니다.
비상용뿐 아니라 상용으로도 자유롭게 이용하실 수 있습니다.
책의 오류
이 책의 오탈자 등 오류 정보는 아래 페이지에서 확인하실 수 있습니다.
http://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B8475831198
인공지능/딥러닝 관련 도서 로드맵
[개앞맵시] 스카이넷도 딥러닝부터 : https://www.mindmeister.com/812276967/_

머신러닝/딥러닝 번역 용어표
이 책을 번역하며 정리한 용어표입니다.
About
『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』(한빛미디어, 2017)
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Remove or un-stick sticky/fixed headers that block content\n(function() {\n function unstick() {\n document.querySelectorAll('header, nav, [role=\"banner\"], .header, .navbar, .sticky, .fixed-top, [style*=\"position: fixed\"], [style*=\"position:sticky\"]').forEach(function(el) {\n if (el.style.position === 'fixed' || el.style.position === 'sticky' || \n getComputedStyle(el).position === 'fixed' || getComputedStyle(el).position === 'sticky') {\n el.style.position = 'static';\n el.style.top = 'auto';\n el.style.zIndex = 'auto';\n }\n });\n }\n \n unstick();\n \n var observer = new MutationObserver(unstick);\n observer.observe(document.body, { childList: true, subtree: true, attributes: true, attributeFilter: ['style', 'class'] });\n})();", "Kill Sticky Headers");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Kill Sticky Headers]', __e); }
})();
(function(){
try {
var __m = "*";
var __re = new RegExp('^' + ".*" + '

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『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 (원서 : ゼロから作る Deep Learning)
이 저장소는 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』(한빛미디어, 2017)의 지원 사이트입니다. (『밑바닥부터 시작하는 딥러닝 ❷』의 깃허브 저장소는 이곳입니다.)
🔴 [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. ^__^
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✅ 2019.05.01 - 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝 ❷』가 출간되었습니다. 차이점은 오른쪽 위 비교 그림을 참고하세요. 깃허브 주소는 아래와 같습니다.
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✅ 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~
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소스 코드를 실행하려면 아래의 소프트웨어가 설치되어 있어야 합니다.
  • 파이썬 3.x
  • NumPy
  • Matplotlib
※ Python은 3 버전을 이용합니다.
실행 방법
각 장의 디렉터리로 이동한 후 파이썬 명령을 실행하세요(다른 디렉터리에서는 제대로 실행되지 않을 수 있습니다!).
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비상용뿐 아니라 상용으로도 자유롭게 이용하실 수 있습니다.
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http://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B8475831198
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[개앞맵시] 스카이넷도 딥러닝부터 : https://www.mindmeister.com/812276967/_

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이 책을 번역하며 정리한 용어표입니다.
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, 'i');
if (__m === '*' || __re.test(location.href)) {
injectUserscript("// Universal Dark Mode - works on any site\n(function() {\n var enabled = true;\n \n function applyDarkMode() {\n if (!enabled) return;\n \n // Create style element if it doesn't exist\n var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style');\n if (!style) {\n style = document.createElement('style');\n style.id = 'universal-dark-mode-style';\n document.head.appendChild(style);\n }\n \n // Dark mode CSS - inverts colors but preserves images/video\n style.textContent = '\n /* Invert everything except media */\n html {\n filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;\n background: #1a1a2e !important;\n }\n \n /* Restore images, videos, iframes, canvas */\n img, video, iframe, canvas, svg, picture, [style*=\"background-image\"] {\n filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;\n }\n \n /* Preserve specific elements that should not be inverted */\n .no-dark-mode, .no-dark-mode *,\n [data-theme=\"light\"], [data-theme=\"light\"],\n .ace_editor, .ace_editor *,\n .CodeMirror, .CodeMirror *,\n .monaco-editor, .monaco-editor *,\n .markdown-body pre, .markdown-body pre *,\n .highlight, .highlight *,\n pre code, pre code * {\n filter: none !important;\n }\n \n /* Fix common UI elements */\n .modal, .popup, .dropdown-menu, .tooltip, .popover {\n filter: invert(1) hue-rotate(180deg) !important;\n background: #2d2d44 !important;\n border-color: #444 !important;\n }\n \n /* Scrollbars */\n ::-webkit-scrollbar { background: #1a1a2e !important; }\n ::-webkit-scrollbar-thumb { background: #444 !important; }\n ::-webkit-scrollbar-thumb:hover { background: #555 !important; }\n \n /* Selection */\n ::selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; }\n ::-moz-selection { background: #4ecdc4 !important; color: #1a1a2e !important; }\n ';\n }\n \n function removeDarkMode() {\n var style = document.getElementById('universal-dark-mode-style');\n if (style) style.remove();\n }\n \n // Toggle with Alt+Shift+D\n document.addEventListener('keydown', function(e) {\n if (e.altKey && e.shiftKey && e.key === 'D') {\n e.preventDefault();\n enabled = !enabled;\n if (enabled) {\n applyDarkMode();\n console.log('[Universal Dark Mode] Enabled');\n } else {\n removeDarkMode();\n console.log('[Universal Dark Mode] Disabled');\n }\n }\n });\n \n // Apply on load\n applyDarkMode();\n \n // Re-apply on dynamic content\n var observer = new MutationObserver(function(mutations) {\n if (enabled && !document.getElementById('universal-dark-mode-style')) {\n applyDarkMode();\n }\n });\n observer.observe(document.head, { childList: true });\n \n console.log('[Universal Dark Mode] Loaded - Press Alt+Shift+D to toggle');\n})();", "Universal Dark Mode");
}
} catch(__e) { console.warn('[Userscript:Universal Dark Mode]', __e); }
})();
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이 저장소는 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』(한빛미디어, 2017)의 지원 사이트입니다. (『밑바닥부터 시작하는 딥러닝 ❷』의 깃허브 저장소는 이곳입니다.)
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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. ^__^
새소식
✅ 2019.05.01 - 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝 ❷』가 출간되었습니다. 차이점은 오른쪽 위 비교 그림을 참고하세요. 깃허브 주소는 아래와 같습니다.
✅ 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~
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요구사항
소스 코드를 실행하려면 아래의 소프트웨어가 설치되어 있어야 합니다.
  • 파이썬 3.x
  • NumPy
  • Matplotlib
※ Python은 3 버전을 이용합니다.
실행 방법
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

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비상용뿐 아니라 상용으로도 자유롭게 이용하실 수 있습니다.
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이 책의 오탈자 등 오류 정보는 아래 페이지에서 확인하실 수 있습니다.
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