오탈자 정보 | Posted by 제이펍 2018.04.24 15:38

[딥 러닝 제대로 정리하기]_오탈자

현재까지 발견된 위 책의 오탈자 정보와 오류, 그리고 보다 매끄러운 문장을 위해 수정한 내용을 안내해드립니다. 번역과 편집 시에 미처 확인하지 못하고 불편을 끼쳐드려 죄송하다는 말씀을 드립니다. 아래의 오탈자 사항은 추후 재쇄 시에 반영하도록 하겠습니다. 


이외의 오탈자 정보를 발견하시면 옮긴이(flourscent@gmail.com)나 출판사(readers.jpub@gmail.com)로 연락주시면 고맙겠습니다.


최종수정일자: 2018년 4월 27일

1쇄본 오탈자


39쪽 3행에서(수식 오류)(박O우 님 제보)

조건부 확률분포 p(X | Y)를 

==>

조건부 확률분포 p(Y | X)


39쪽 7행에서(수식 오류)(박O우 님 제보)

p(X | Y)를 노이즈 과정으로

==>

p(Y | X)를 노이즈 과정으로


53쪽 2번째 문단 9행에서(수식 오류)(박O우 님 제보)

==>


75쪽 2번째 문단 1행에서(수식 오류)(박O우 님 제보)

H^(2)를 비가시층으로

==>

H^(3)를 비가시층으로


75쪽 2번째 문단 3행에서(수식 오류)

특징점 f^(1)으로부터

==>

특징점 f^(μ)으로부터


104쪽 2번째 문단 3행에서(박O우 님 제보)

먼저 입력 정보를 입력된 정보를 줄일 수밖에

==>

먼저 입력된 정보를 줄일 수밖에


109쪽 식 3.3의 아래 행에서(박O우 님 제보)

p(H_i = h_j | ~~) 

==> 

p(H_j = h_j | ~~) 


115쪽 3번째 문단의 2행에서(박O우 님 제보)

모형분포 p(v|h, Θ) ==> 모형분포 p(v, h|Θ)


129쪽 그림 3.5의 맨 좌측 그림 설명 중에서(박O우 님 제보)

각 인접층에서 EFH(RPM) ==> 각 인접층에서 EFH(RBM


133쪽 마지막 문단 2-3행에서(박O우 님 제보)

다층 NN을 아래층부터 순서대로 구축하여 방식이다. 

==>

다층 NN을 아래층부터 순서대로 구축하고 학습하는 방식이다. 


134쪽 첫 번째 문단 1-2행에서(박O우 님 제보)(번역 누락)

학습이 끝나면, 입력 x와 비가시층 h^(1)을 새로운 입력으로 삼아 
==>
이 학습이 끝나면 입력 x와 비가시층 h^(1) 사이의 가중치와 바이어스를 저장해 둔 다음, 
입력 x에서 계산한 h^(1)을 새로운 입력으로 삼아


댓글을 달아 주세요

  1.  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기 박신우 2018.04.24 21:25 신고

    p.53 두번째 문단 밑에서 두번째 줄 {V1, V2, V3, V4, V5} ->{V1, V2, V3, H4, H5} 확인 부탁드립니다

    p.75 두번째 문단 첫번째 줄

    H^2를 유사가시층, H^2를 비가시층으로 하는
    ->
    H^2를 유사가시층, H^3를 비가시층으로 하는

    확인 부탁드립니다.

  2.  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기 박신우 2018.04.27 01:15 신고

    p.104 두번째 문단 세번째 줄

    먼저 입력 정보를 입력된 정보를 줄일 수 밖에 -> 먼저 입력된 정보를 줄일 수 밖에

    p.109 식 3.3의 두번째줄
    p(H_i = h_j | ~~) -> p(H_j = h_j | ~~) 아랫첨자가 잘못된듯 합니다. i에서 j로 바꿔야 할듯 하네요

    p.115 세번째 문단의 두번째 줄

    들라로는 모형분포 p(v|h, 쎄타) -> 모형분포 p(v, h | 쎄타)

    p. 129 그림 3.5

    맨 왼쪽 그림의 설명중

    각 인접층에서 EFH(RPM) -> 각 인접층에서 EFH(RBM)

    P.133

    마지막 문단 두번째 줄 부터

    다층 NN을 아래층부터 순서대로 구축하여 방식이다. -> 중간에 뭔가 빠진듯 하네요

    p.134 첫번째 문단 첫번째 줄부터

    학습이 끝나면 입력 x와 비가시층 h^(1)을 새로운 입력으로 삼아
    -> 학습이 끝나면 비가시층 h^(1)을 새로운 입력으로 삼아
    입력 x가 또 들어가는 이유를 모르겠네요 확인부탁드립니다.

    좋은 책 잘 읽고 있습니다. 오탈자 확인 부탁드립니다. 수고하세요

    •  댓글주소  수정/삭제 Favicon of http://jpub.tistory.com BlogIcon 제이펍 2018.04.27 10:18 신고

      감사합니다. 박신우 님. 책을 꼼꼼하게 보면서 공부하고 계시네요. 이렇게 많은 오류가 있을 줄은 몰랐는데, 정말 창피하고 고맙습니다. 말씀해주신 내용 중 134쪽 내용은 좀 더 확인해 본 후에 말씀드리겠습니다. 나머지는 말씀하신 것처럼 책의 오류가 확인되어 위에 등록해 두었습니다.
      그리고 jeipub@gmail.com으로 연락을 주시면 고맙겠습니다. 고마움의 표시로 책을 증정해 드리고 싶습니다. 감사합니다.

  3.  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기 박신우 2018.05.06 23:54 신고

    p.144 5번째 문단 두번째 줄

    각각의 dy dy dx 변수를 조금씩 움직였을 때
    ->
    각각의 dz dy dx 변수를 조금씩 움직였을 때
    (d는 라운드 기호)

    p.184 5.2.5절 첫번째 문단 5번째 줄
    CNN으로부터 시작하여 서서히 층수를 늘려 나가며 지도학습을 반복하는
    ->
    CNN으로부터 시작하여 서서히 층수를 늘려 나가며 비지도학습을 반복하는
    (뒷 내용들을 고려했을때 비지도학습이 맞지 않나 싶네요)

    P. 185 첫번째 문단 두번째 줄
    dk = 0의 형태를 갖는다 -> d_k = 0의 형태를 갖는다 (k가 소첨자로 들어가야 할듯합니다)

    p. 191 그림 5.9의 (c)
    1쌍의 합 성곱층 -> 1쌍의 합성곱층

    p. 196 첫번째 줄

    전자보다는 후자, 그러니까 CNN의 구조 자체가 보다
    ->
    후자보다는 전자, 그러니까 CNN의 구조 자체가 보다
    (뒤에 이어지는 설명을 고려할시 후자보다는 전자로 바꾸는게 맞지 않나 싶네요)

    보내주신 책 잘 받았습니다. 감사합니다. 오탈자 내용 확인 부탁드립니다. 연휴 잘보내세요

  4.  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기 박신우 2018.05.08 18:37 신고

    p. 228 첫번째 문단 5번째 줄

    모든 중간층 노드의 추가 충분하다면 -> 모든 중간층 노드의 수가 충분하다면

    p.229 두번째 문단 11번째 줄

    1DNN을 음향 모형으로 사용하는 -> DNN을 음향 모형으로 사용하는

    p.231 식6.16 바로 밑줄

    이런 방법으로 업데이트된 새로은 학습 -> 이런 방법으로 업데이트된 새로운 학습

    p. 255 두번째 문단 두번째 줄

    사전훈련에서 학습된 특징의 조합을 사전훈련에서 사용하는 데도
    ->
    사전훈련에서 학습된 특징의 조합을 사후학습에서 사용하는 데도

    p.263 세번째 문단 첫번째 줄

    7.3.1.항에서 설명했던 하향식 의미표현 구축 기법에서는
    ->
    7.3.1.항에서 설명했던 상향식 의미표현 구축 기법에서는

    p. 279 마지막 문단 마지막에서 두번째 줄

    앞으로 자연어 처리는 분야에서 딥 러닝을 응용할때 중요한 문제가 될 것이다.
    ->
    앞으로 자연어 처리라는 분야에서 딥 러닝을 응용할때 중요한 문제가 될 것이다.


    오탈자 확인 부탁드립니다. 수고하세요
    그리고 서평이벤트 참여 메일 보내드렸습니다~

    •  댓글주소  수정/삭제 Favicon of http://jpub.tistory.com BlogIcon 제이펍 2018.05.09 15:25 신고

      감사합니다. 정말 많이 나오네요. ㅠㅠ
      어제 오늘은 확인할 시간이 안 되었는데, 빠른 시일 안에 다시 답변해 드리겠습니다. 감사합니다.

    •  댓글주소  수정/삭제 Favicon of http://jpub.tistory.com BlogIcon 제이펍 2018.05.15 14:16 신고

      저희가 확인하기에 어려운 기술적인 것들이 있어서 시간이 좀 더 걸리네요. ㅠㅠ 양해 부탁드립니다. 확인되는 대로 다시 댓글로 안내해드리겠습니다.



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