책소개 : https://jpub.tistory.com/1304
확률, 통계, 선형대수, 미분, 행렬로 역전파, 경사하강법 제대로 정복하기
심층학습의 위력을 제대로 이해하려면 심층학습의 기본이 되는 수학 개념을 확실히 파악해야 한다. 이 책은 심층학습을 이해하는 데 꼭 필요한 확률, 통계, 선형대수, 미분에 관한 실무 지식을 제공하며, 각 수학 분야의 개념에 대해 실행가능한 파이썬 예제 코드로 설명한다.
이 책에서 다루는 검증 가능한 예제들은 순수 수학과 심층학습 응용의 틈새를 메우는 역할을 한다. 벡터와 행렬, 확률 분포 등의 근본적인 주제를 설명한 뒤에 행렬 미분과 같은 좀 더 심화한 개념으로 나아가며, 마지막에는 모든 논의를 통합해서 심층학습의 필수 알고리즘인 역전파와 경사하강법을 다룬다.
■ 확률 법칙들과 확률분포, 베이즈 확률
■ 통계를 이용해서 데이터 집합을 파악하고 모형을 평가하는 방법
■ 벡터와 행렬을 다루는 방법과 데이터가 벡터와 행렬의 형태로 신경망을 통과하는 과정
■ 선형대수를 이용한 주성분 분석(PCA)과 특잇값 분해(SVD) 구현
■ 역전파, 경사하강법, 여러 최적화 기법(SGD, Adam, RMSprop, Adagrad/Adadelta)
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