http://www.yes24.com/Product/Goods/72173703

< 목차 >

- 1. 신경망 복습
- 2. 자연어와 단어의 분산 표현
- 3. word2vec
- 4. word2vec 속도 개선
- 5. 순환 신경망(RNN)
- 6. 게이트가 추가된 RNN
- 7. RNN을 사용한 문장 생성
- 8. 어텐션

제가 가장 좋아하는 딥러닝 책으로 세 권을 꼽을 수 있습니다. '밑바닥부터 시작하는 딥러닝', '케라스 창시자에게 배우는 딥러닝', '핸즈온 머신러닝'입니다. 그중 밑바닥이 가장 기억에 남고 큰 도움이 되었습니다. 지금도 조금 헷갈리는 점이 있으면 자주 찾아보곤 합니다. 다만 CNN까지만 나와있어 아쉬웠는데 이번에 2편이 출간되었습니다.

Word2vec, RNN, LSTM, Attention까지 다루고 있습니다. 시간을 들여 책을 정독했는데, 어느 곳 하나 버릴 부분이 없었습니다. 특히 설명이 너무 자세해서 이해하기가 너무 편했습니다. 다른 도서에 비해 2~3배 이상 그림이 추가되어 있는 것도 장점입니다. 이것만 봐도 전체적인 동작 방식을 파악할 수 있습니다.

물론 여기 나와있는 파이썬 코드를 직접 사용할 일은 없다고 봅니다. 하지만 딥러닝 프레임워크를 쓰다보면, 어느 순간 그 속에 감춰져 있는 원리를 알고 싶어질 때가 오게 됩니다. 그런 분들에게 이 책을 강력히 추천드립니다.