정말로 수학적 증명이 필요하다면 수학과 저학년 수준의 해석학개론 정도면 충분한거 같은데...
정말 필요한 수학은 선형대수와 확률이고
이 확률마저도 측도론으로 엄밀히 정의하지 않는 확률이라서 공대 커리큘럼 따라가면 충분히 숙지 가능하다고 봄.
생각해보니 Wasserstein distance를 사용하는 경우에는 측도론이 필요하겠지만 메이저 분야는 아니잖아.
그래서 딥러닝 공부할수록 수학이 중요하기보단 직관이 중요한거 같음.
물론 수학과 대학원 레벨의 수학 마구 사용하는 딥러닝 분야도 있겠지만 일단 최근 몇년간 주류 딥러닝 연구에선 그정도의 수학이 필요 없는거 같음
내가 내공이 앝고 경험이 적어서 제대로 모르고 있을수도 있으니 혹시 반례가 되는 연구가 있다면 소개해줘...
난 수학을 정말 못해서, 이게 수학논문이라 어려운건지 아니면 그냥 내가 이해를 못하겠는건지 모르겠으니 한번 보고 평가좀 해주셈. 올해 ICLR oral 받은 논문임 Robust agents learn causal world models
아 실해석학이랑은 별개의 맥락이긴 함
대충 훑어봤는데 이게 딱 본문예시에 들어맞는 수준같은디? 특별히 어려운 background는 없지만 수학적 maturity가 부족하면 버거운
그리고 수학논문들은 한번에 이해 안되는게 정상이니 끈기있게 한번 파봐 ㅇㅇ 옆동네 진짜 수학하는 인간들은 논문 하나 잡고 몇달 공부하더라
본문에서 말한 대로 공대 커리 따라간다고 수학적 maturity가 생기는...지는 잘 모르겠긴 한데 (컴공나왔고 미적 선대 확률 미방 다 A+이었음) 여튼 조언 ㄱㅅ
쓰게 될지 안 쓰게 될지는 아무도 모르지만 일단은 알아둬서 나쁠건 없음 그리고 여러 관점으로 해석이 가능해질수록 거기서 발전시키기가 용이해짐
솔직히 여기서 수학 노래를 부르는 애들 중 PMA 연습문제라도 풀어본 사람은 극소수이고, 그냥 입수학타령하는 애들임