이 글은 스탠포드 대학의 Ph.D 학생이었고 현재 OpenAI 연구원인 안드레이 카패시(Andrej Karpathy)가 블로그에 쓴 ‘Hacker’s guide to Neural Networks‘를 저자의 동의하에 번역한 것입니다. 글 서두에 저자가 밝혔듯이 원래 이 글은 좀 더 길게 연재될 예정이었지만 스탠포드 대학의 CS231n 강의를 진행하면서 두개의 챕터만 쓰여진 채 중단된 상태입니다.

이 글은 최대한 이론을 배제하고 머신러닝과 뉴럴 네트워크를 처음 접하는 사람들을 위해 직관적 이해를 돕기 위해 쓰여졌습니다. 그래서인지 단 두 챕터만으로도 많은 사람들에게 크게 환영받고 있는 것 같습니다. 언제 다시 글이 이어질지는 모르겠습니다만 혹시라도 내용이 추가된다면 업데이트 하도록 하겠습니다.

조금 더 전문적이고 폭 넓은 내용을 담고 있는 것은 저자가 추천하는 CS231n 강의 노트입니다. 이 강의 노트의 번역은 AIKorea 블로그에서 읽을 수 있습니다.

아래 글에 포함된 코드의 파이썬 버전은 여기에 있습니다.

해커가 알려주는 뉴럴 네트워크

1장: 실수치 회로

기본적인 구조: 하나의 게이트로 된 회로

중첩된 구조: 여러개의 게이트로 된 회로

예제: 단일 뉴런

역전파 고수되기

2장: 머신 러닝

이진 분류

전통적인 방법: 손실 함수