현재 위치
홈
상품상세정보
*도서소개
생성형 AI와 함께하는 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5』
이 책은 정규 분포와 최대 가능도 추정과 같은 기본 개념에서 출발하여 가우스 혼합 모델, 변이형 오토인코더(VAE), 계층형 VAE 그리고 확산 모델에 이르기까지 다양한 생성 모델을 설명한다. 수식과 알고리즘을 꼼꼼하게 다루며 수학 이론과 파이썬 프로그래밍을 바탕으로 한 실제 구현 방법을 알려준다. 생성 모델을 이론뿐만 아니라 실습과 함께 명확하게 학습할 수 있다. 특히 확산 모델에 이르는 10단계의 과정을 하나의 스토리로 엮어 중요한 기술들을 서로 잇고 개선할 수 있도록 구성했다. 이 책과 함께 생성 모델을 밑바닥부터 시작해보자.
*출판사도서소개
수식과 코드로 명쾌하게 풀어낸 최고의 생성 모델 안내서!
명불허전 『밑바닥부터 시작하는 딥러닝』 시리즈가 이번에는 생성형 AI와 함께합니다.
스테이블 디퓨전, 미드저니, DALL-E 등과 같은 이미지 생성 AI가 다양한 분야에서 관심을 얻고 활용되고 있습니다. 이들 기술의 배경에는 딥러닝을 활용한 생성 모델이 있습니다. 이번 편에서는 바로 생성 모델에서 주목받고 있는 확산 모델(Diffusion Model)을 다룹니다.
정규 분포, 최대 가능도 추정(MLE)과 같은 기본 개념에서 시작해 가우스 혼합 모델(GMM), 기댓값 최대화 알고리즘(EM), 변이형 오토인코더(VAE), 계층형 VAE 그리고 확산 모델까지의 여정을 10단계로 나누어 안내합니다. 단순히 이미지나 결과를 전달하는 데 그치지 않고 ‘왜 그렇게 되는지’와 ‘어떻게 그 결과를 얻을 수 있는지’도 빼놓지 않았습니다. 이를 위해 수식을 세심하게 다루며 작은 부분까지 신경 썼습니다.
이론과 실습을 아우르는 체계적인 커리큘럼을 제공하기 때문에 기초부터 차근차근 배우고 실습을 통해 생성 모델의 원리를 깊게 이해할 수 있습니다. 확산 모델을 비롯한 생성 모델을 더욱 깊이 이해하고 응용하고자 하는 모든 이에게 이 책은 든든한 길잡이가 될 것입니다.
대상 독자
(미적분학, 선형대수학 등의 수학과 파이썬 기초 지식이 있으면 좋습니다.)
- 생성 모델 구현 원리와 응용에 대해 궁금한 개발자
- 자연어 처리, 이미지 생성, 음성 합성 등 다양한 분야에 생성 모델을 적용하고 싶은 개발자
주요 내용
- 1장 정규 분포
- 2장 최대 가능도 추정
- 3장 다변량 정규 분포
- 4장 가우스 혼합 모델
- 5장 EM 알고리즘
- 6장 신경망
- 7장 변이형 오토인코더(VAE)
- 8장 확산 모델 이론
- 9장 확산 모델 구현
- 10장 확산 모델 응용
*목차
_1.1 확률의 기초
_1.2 정규 분포
_1.3 중심 극한 정리
_1.4 표본 합의 확률 분포
_1.5 우리 주변의 정규 분포
CHAPTER 2 최대 가능도 추정
_2.1 생성 모델 개요
_2.2 실제 데이터로 생성 모델 구현
_2.3 최대 가능도 추정 이론
_2.4 생성 모델의 용도
CHAPTER 3 다변량 정규 분포
_3.1 넘파이와 다차원 배열
_3.2 다변량 정규 분포
_3.3 2차원 정규 분포 시각화
_3.4 다변량 정규 분포의 최대 가능도 추정
CHAPTER 4 가우스 혼합 모델
_4.1 우리 주변의 다봉 분포
_4.2 가우스 혼합 모델 데이터 생성
_4.3 가우스 혼합 모델의 수식
_4.4 매개변수 추정의 어려움
CHAPTER 5 EM 알고리즘
_5.1 KL 발산
_5.2 EM 알고리즘 도출 ①
_5.3 EM 알고리즘 도출 ②
_5.4 GMM과 EM 알고리즘
_5.5 EM 알고리즘 구현
CHAPTER 6 신경망
_6.1 파이토치와 경사법
_6.2 선형 회귀
_6.3 매개변수와 옵티마이저
_6.4 신경망 구현
_6.5 토치비전과 데이터셋
CHAPTER 7 변이형 오토인코더
_7.1 VAE와 디코더
_7.2 VAE와 인코더
_7.3 ELBO 최적화
_7.4 VAE 구현
CHAPTER 8 확산 모델 이론
_8.1 VAE에서 확산 모델로
_8.2 확산 과정과 역확산 과정
_8.3 ELBO 계산 ①
_8.4 ELBO 계산 ②
_8.5 ELBO 계산 ③
_8.6 확산 모델의 학습(알고리즘)
CHAPTER 9 확산 모델 구현
_9.1 U-Net
_9.2 사인파 위치 인코딩
_9.3 확산 과정
_9.4 데이터 생성
_9.5 확산 모델의 학습(구현)
CHAPTER 10 확산 모델 응용
_10.1 조건부 확산 모델
_10.2 점수 함수
_10.3 분류기 가이던스
_10.4 분류기 없는 가이던스
_10.5 스테이블 디퓨전
APPENDIX A 다변량 정규 분포의 최대 가능도 추정법 도출
_A.1 μ의 최대 가능도 추정
_A.2 2차 형식의 미분([식 A.4]의 증명)
_A.3 Σ의 최대 가능도 추정
_A.4 대각합과 미분([식 A.12]의 증명)
APPENDIX B 옌센 부등식
_B.1 볼록 함수와 옌센 부등식
_B.2 오목 함수와 로그 함수
_B.3 ELBO 도출
APPENDIX C 계층형 VAE의 이론과 구현
_C.1 2계층 VAE의 구성요소
_C.2 ELBO의 식 전개
_C.3 몬테카를로 방법에 따른 ELBO의 근삿값
_C.4 2계층 VAE 구현
_C.5 구현 코드
APPENDIX D 수식 기호 목록
_D.1 이 책에서 사용하는 기호
_D.2 이 책에서 사용하는 수식
상품필수 정보
| 도서명 | 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5 | ||
|---|---|---|---|
| 저자/출판사 | 사이토 고키 / 한빛미디어 | ||
| 크기/전자책용량 | 183x235x30 | ||
| 쪽수 | 340 | ||
| 제품 구성 | 낱권 | ||
| 발행일 | 2024-10-15 | ||
| 목차 또는 책소개 | 상세설명 참조 | ||
배송안내
- 배송비 : 기본배송료는 2,500원 입니다. (도서,산간,오지 일부지역은 배송비가 추가될 수 있습니다)
- 본 상품의 평균 배송일은 3일입니다.(입금 확인 후) 설치 상품의 경우 다소 늦어질수 있습니다.[배송예정일은 주문시점(주문순서)에 따른 유동성이 발생하므로 평균 배송일과는 차이가 발생할 수 있습니다.]
- 본 상품의 배송 가능일은 3일 입니다. 배송 가능일이란 본 상품을 주문 하신 고객님들께 상품 배송이 가능한 기간을 의미합니다. (단, 연휴 및 공휴일은 기간 계산시 제외하며 현금 주문일 경우 입금일 기준 입니다.)
교환 및 반품안내
- 상품 택(tag)제거 또는 개봉으로 상품 가치 훼손 시에는 상품수령후 7일 이내라도 교환 및 반품이 불가능합니다.
- 저단가 상품, 일부 특가 상품은 고객 변심에 의한 교환, 반품은 고객께서 배송비를 부담하셔야 합니다(제품의 하자,배송오류는 제외)
- 일부 상품은 신모델 출시, 부품가격 변동 등 제조사 사정으로 가격이 변동될 수 있습니다.
- 신발의 경우, 실외에서 착화하였거나 사용흔적이 있는 경우에는 교환/반품 기간내라도 교환 및 반품이 불가능 합니다.
- 수제화 중 개별 주문제작상품(굽높이,발볼,사이즈 변경)의 경우에는 제작완료, 인수 후에는 교환/반품기간내라도 교환 및 반품이 불가능 합니다.
- 수입,명품 제품의 경우, 제품 및 본 상품의 박스 훼손, 분실 등으로 인한 상품 가치 훼손 시 교환 및 반품이 불가능 하오니, 양해 바랍니다.
- 일부 특가 상품의 경우, 인수 후에는 제품 하자나 오배송의 경우를 제외한 고객님의 단순변심에 의한 교환, 반품이 불가능할 수 있사오니, 각 상품의 상품상세정보를 꼭 참조하십시오.
환불안내
AS안내
- 소비자분쟁해결 기준(공정거래위원회 고시)에 따라 피해를 보상받을 수 있습니다.
- A/S는 판매자에게 문의하시기 바랍니다.
이미지 확대보기
밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5
비밀번호 인증
글 작성시 설정한 비밀번호를 입력해 주세요.
확인장바구니 담기
상품이 장바구니에 담겼습니다.
바로 확인하시겠습니까?
찜 리스트 담기
상품이 찜 리스트에 담겼습니다.
바로 확인하시겠습니까?
