[정오표] 실체가 손에 잡히는 딥러닝, 기초부터 실전 프로그래밍

# 2021년 7월 30일 2쇄본 정오표 #

* 초판 1쇄를 구입하신 독자분들도 확인하시기 바랍니다시기 바랍니다 

p155. 본문 첫 줄

입력층의 뉴런 수는 2이고 충간층의 -> 입력층의 뉴런 수는 2이고 중간층의 

 

p173. 본문 아래에서 2째 줄

신경망의 가중치와 오차를 조정합니다. -> 신경망의 가중치와 편향을 조정합니다.

 

p183. 5.5.6절 제목 바로 위 본문 (밑 j->i로 수정)
다음과 같이 ∂yj를 구해 전파시킵니다 -> 다음과 같이 ∂yi를 구해 전파시킵니다.

 

p235. 본문 6째 줄과 수식 (기호 뒤바뀜)

σ는 데이터 x 의 평균이고 μ는 표준편차입니다. -> μ는 데이터 x 의 평균이고 σ는 표준편차입니다.

xi' = xi - σ / μ  ->  xi' = xi - μ / σ 

 

# 2019년 6월 18일 1쇄본 정오표 #

p47. 표 2-1 중 비교 연산자 내용
<= 크거나 같음
>= 작거나 같음
->
<= 작거나 같음
>= 크거나 같음

 

 

p118. 아래에서 6째줄

우변 1항의 y는 무시할 수 -> 우변 1항의 △y는 무시할 수

 

p156. 코드 10행 주석부

# 출력층 2 x 10 행렬 -> # 출력층 2 x 1 행렬

 

p197. 본문 4~5째 줄
배치 학습의 경우 배치 사이즈가 1,000이고 1에포크에 가중치와 편향이 1,000회 수정됩니다. (+ 1개 문장의 번역이 누락됐습니다.)
-> 

배치 학습의 경우 배치 사이즈가 1,000이고 1에포크마다 가중치와 편향이 1회 수정됩니다. 한편 온라인 학습의 경우 배치사이즈는 1이고 1에포크마다 1,000회 수정됩니다. 

 

p205. 코드 9행 (콜론(:) 누락)

def backward(self, t):

 

p260. 본문 첫 줄

_int_ 메소드 -> __init__ 메소드

 

p284. 본문 6째줄

그림 7-19와 같이 (OhOw, FhFw) 형태가 됩니다. -> 그림 7-19와 같이 (FhFw, OhOw) 형태가 됩니다. 

(※ h와 w는 아래 첨자로 작게 표시합니다. 본문 참조)

 

p319. 코드부 중 #--손글씨 숫자 데이터 불러오기-- 코드 4행 마지막 괄호 누락

n_data = len(correct)