안녕하세요~ 시간여행자입니다.
이번챕터를 따로 개설한 이유는 딥러닝에 대한 설명을 좀 더 구체적으로 하기 위해서에요.
사실 딥러닝에 대한 이론을 설명하다보면 굉장히 많은 이론들이 동반이되어있어요.
Feature selection을 하는데에도 PCA라는 개념이 설명되기도 하는데 PCA를 설명하려다보면 Covariance라는 개념도 설명해야되고 이러다 보면 선형대수에 대한 전반적인 이해도 필요하게돼요 ㅜㅜ 뿐만아니라, 다클래스 분류에 쓰이는 cost function에서는 정보이론에서 쓰이는 Cross Entropy라는 개념이 쓰이기도해요.
입력변수가 많아지면 다변수함수라는 개념이 쓰이기도 하고, 최적화된 학습을 하기위해서는 수치해석이나 다른 최적화이론들이 쓰이기도해요.
그럴때마다 이러한 수학적 개념을 딥러닝 이론을 설명하면서 함께 다루기에는 내용이 너무 방대해지기 때문에 따로 챕터를 마련하게 되었어요. 그래서 이 챕터는 순서는 따로 없어서, 필요한 개념만 그때그때 골라서 읽으시면 될거 같아요!
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