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딥러닝을 위한 수학

[도서] 딥러닝을 위한 수학

로널드 크노이젤 저/류광 역

내용 평점 5점

구성 평점 5점

"수학"이라는 과목은 딥러닝에 대한 지식을 한단계 업그레이드 하기 위해서 반드시 필요합니다.
아무리 딥러닝이 black box라고는 하지만, 많은 논문들에서 수학적 모형을 바탕으로 모델을 만들어 나갑니다.
그리고 최근의 딥러닝은 확률적 모형을 기반으로 발전을 하고 있습니다.

저도 과거에 그랬지만, 이런 점들 때문에 수학 공부의 필요성을 느끼지만 막상 어떻게 공부를 시작해야할지 모르는 분들이 많습니다. 이 책은 그런 분들에게 도움이 된다고 생각합니다.

이 책은 확률부터 통계, 선형대수 그리고 미분, 행렬미분을 거쳐 이 내용을 토대로 딥러닝의 기초가 되는 역전파와 경사하강법으로 이어집니다.
맨 마지막 장은 '더 나아가기'라는 제목으로 주옥같은 참고자료를 보여주고 있습니다.

저는 특히 이 책에서 '행렬미분' 부분이 제일 인상깊게 읽었습니다. 야코비 행렬과 헤세 행렬의 의미를 새로운 시각에서 설명을 하고 있어, 그동안 여럼풋이 알고 있던 내용을 조금 더 명확하게 알게 되었습니다.

아무쪼록 딥러닝 초급에서 벗어나 한단계 업그레이드 하고 싶은 분들에게 이 책은 이론적 배경을 조금 더 단단히 만들어 주는 토대가 될것이라 생각합니다.

"제이펍에서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."


 

 
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