딥러닝과는 완전 무관한 학과에 다니는 문과생임. 그래도 나름대로 미적분, 선형대수, 통계학을 배우면서 기초를 다져왔는데, CNN이니 뭐니 여러 모형들에 이런 이론적 기반이 어떻게 연결되어 있는지 자세히 배우고 싶음
관련 서적들 중에는 수학적 이론을 엄밀히 다루기보다 최대한 컴퓨터공학에 가까운 느낌으로 설명하는 책들이 있는 거 같은데, 이런것들 말고 보다 이론에 충실한? 책들이 있을까?
관련 서적들 중에는 수학적 이론을 엄밀히 다루기보다 최대한 컴퓨터공학에 가까운 느낌으로 설명하는 책들이 있는 거 같은데, 이런것들 말고 보다 이론에 충실한? 책들이 있을까?
Ovidiu Calin (2022). Deep Learning Architecture - a Mathematical Approach. Springer.
design machine learning systems
designing machine learning systems
CNN의 수학적베이스는 고전 신경망(BPN)과 별차이 없음.
각종 모형의 알고리즘을 전혀 모르는 상태고, 이제 배워보기 시작할려고 함
걍 프리드버그 보고 전명식 보는거지 머