[Review] 처음 배우는 딥러닝 수학

처음 배우는 딥러닝 수학

와쿠이 요시유키, 와쿠이 사다미 저 | 박광수 옮김

한빛미디어

Chapter 1 신경망의 동작 방식
__01 신경망과 딥러닝
__02 뉴런 활동의 수학적 표현
__03 뉴런의 활동을 일반화하는 활성화 함수
__04 신경망
__05 악마가 설명하는 신경망 구조
__06 악마의 활동과 신경망의 연관 관계
__07 스스로 학습하는 신경망

Chapter 2 신경망을 위한 수학 기초
__01 신경망의 필수 함수
__02 신경망의 이해를 돕는 수열과 점화식
__03 신경망에서 많이 사용하는 시그마 기호
__04 신경망의 이해를 돕는 벡터
__05 신경망의 이해를 돕는 행렬
__06 신경망을 위한 미분의 기본
__07 신경망을 위한 편미분의 기본
__08 연쇄법칙
__09 다변수 함수의 근사식
__10 경사하강법의 의미와 식
__11 엑셀로 경사하강법 살펴보기
__12 최적화 문제 및 회귀분석

Chapter 3 신경망 최적화
__01 신경망의 파라미터와 변수
__02 신경망 변수의 관계식
__03 학습 데이터와 정답 데이터
__04 신경망의 비용함수
__05 엑셀로 신경망의 가중치와 편향 결정하기

Chapter 4 신경망과 오차역전파법
__01 경사하강법 다시 살펴보기
__02 유닛의 오차
__03 신경망과 오차역전파법
__04 엑셀로 신경망의 오차역전파법 체험하기

Chapter 5 딥러닝과 합성곱 신경망
__01 악마가 설명하는 합성곱 신경망의 구조
__02 소악마의 활동과 합성곱 신경망의 연관 관계
__03 합성곱 신경망 변수의 관계식
__04 엑셀로 합성곱 신경망 살펴보기
__05 합성곱 신경망과 오차역전파법
__06 엑셀로 합성곱 신경망의 오차역전파법 살펴보기

Appendix 부록
__A 학습 데이터 1
__B 학습 데이터 2
__C 패턴 유사도를 수식으로 표현하기

'처음 배우는 딥러닝 수학' 이 책은 제목에서도 알 수 있듯 초급자들을 위한 도서입니다. 고등수학을 알고 있다면 굉장히 쉽게 이해할 수 있는 책입니다. 다루는 범위가 넓지 않고 신경망, DNN, CNN 정도까지 매우 얇게 다루고 있습니다.

'딥러닝 첫걸음', '신경망 첫걸음' 과 같은 도서를 읽어보신 분들은 거기에 상세하게 설명되지 않았던 수학적 이야기들이 이 책에는 좀 더 자세하게 담겨있습니다. 쉬운 내용과 이해하기 쉽도록 그림을 이용한 표현은 처음 입문하시는 분들에게 큰 도움이 될 것 같습니다. 조금 수학에 자신이 있으신 분은 책의 정독보단 필요한 부분을 훑어보는 걸 추천드리며, 고등 수학을 잘 모르시는 분들은 정독하시길 추천드립니다.

기계학습, 딥러닝을 알고싶다라는 느낌보단 딥러닝에 어느 수학적 이론들이 녹아들어가 있는가를 이해하기에 더 도움을 주는 책입니다. 이 도서의 리뷰는 개인적인 의견이므로 도서 선택은 여러분들이 잘 판단하시어 선택하시기 바랍니다.

감사합니다.