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chapter 01¡@²`«×¾Ç²ßªº¹w¥ýª¾ÃÑ
¡@1-1 ½u©Ê¥N¼Æ (Linear Algebra)
¡@1-2 ·L¿n¤À (Calculus)
¡@1-3 ³Ì¨Î¤Æ²z½×
¡@1-4 ²Î­p¾Ç
¡@1-5 Python µ{¦¡»y¨¥¤¶²Ð
chapter 02¡@«eõX¦¡¯«¸gºô¸ô
¡@2-1 ·Pª¾¾÷
¡@2-2 ¦h¼h·Pª¾¾÷
¡@2-3 ²`«×«eõX¦¡¯«¸gºô¸ô
¡@2-4 ²`«×¯«¸gºô¸ôªº±è«×¤U­°¤è¦¡
¡@2-5 ¹L¾A¤Æ°ÝÃD (Overfitting Problem)
¡@2-6 µ{¦¡½d¨Ò
chapter 03¡@¨÷¿n¯«¸gºô¸ô
¡@3-1 ¨÷¿n¯«¸gºô¸ô¬[ºc
¡@3-2 ­Ë¶Ç»¼ªk¶i¦æ°Ñ¼Æ§ó·s
¡@3-3 ¼Æ­È½d¨Ò
¡@3-4 ´Ý®tºô¸ô
¡@3-5 µ{¦¡½d¨Ò
chapter 04¡@»¼°j¦¡¯«¸gºô¸ô
¡@4-1 »¼°j¦¡¯«¸gºô¸ô
¡@4-2 §Ç¦C¾Ç²ß (Sequential Learning)
¡@4-3 Elman ¯«¸gºô¸ô²z½×¼Ò«¬
¡@4-4 ªøµu´Á°O¾Ð (Long Short-Term Memory, LSTM) ¼Ò«¬
¡@4-5 Peephole ªøµu´Á°O¾Ð (Peephole LSTM) ¼Ò«¬
¡@4-6 GRU (Gated Recurrent Unit) ¼Ò«¬
¡@4-7 Âù¦V LSTM (Bidirectional LSTM)
¡@4-8 µ{¦¡½d¨Ò
chapter 05¡@«]­­«¬ªi¯÷°Ò¼Ò«¬¡B²`«×«H©Àºô¸ô¤Î¦Û½s½X¾¹
¡@5-1 «]­­«¬ªi¯÷°Ò¼Ò«¬ (Restricted Boltzmann Machines, RBM)
¡@5-2 ²`«×«H©Àºô¸ô (Deep Belief Networks, DBN)
¡@5-3 ¦Û½s½X¾¹ (Autoencoders)
¡@5-4 µ{¦¡½d¨Ò
chapter 06¡@¨ä¥Lºô¸ô¼Ò«¬
¡@6-1 ¦Û°jÂk¼Ò«¬ (Autoregressive Models)
¡@6-2 ¦Û¥Í¦¨¼Ò«¬ (Generative Models)
¡@6-3 ¯«¸g¹ÏÆF¾÷
¡@6-4 ª`·N¤O¼Ò«¬ (Attention-based Models)
¡@6-5 µ{¦¡½d¨Ò
chapter 07¡@±j¤Æ¾Ç²ß
¡@7-1 °¨¥i¤Ò¨Mµ¦¹Lµ{
¡@7-2 Bellman ¤èµ{¦¡
¡@7-3 ²`«× Q- ºô¸ô (Deep Q-Network, DQN)
¡@7-4 ¬Fµ¦±è«× (Policy gradients)
¡@7-5 Advantage Actor-Critic (A2C) Methods
¡@7-6 µ{¦¡½d¨Ò
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