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딥러닝을 위한 선형대수학
딥러닝을 위한 선형대수학
서울 :
한빛아카데미,
2020
559 p. :
삽화, 도표 ;
26 cm
부산대학교 산업수학센터: 김영진, 김가람, 김태형, 김현민, 남성욱, 박정례, 오세민, 이승헌, 이유진, 이준호, 장근수, 정다운, 정영우, 조기필, 주정훈, Hu Yuanmeng
부록: B. 랭크 1 행렬의 고윳값과 특잇값, C. 수치선형대수학을 위한 코드와 알고리즘, D. 기본 분해에서 매개변수의 개수 세기. 외 수록
원저자명: Gilbert Strang
부록: B. 랭크 1 행렬의 고윳값과 특잇값, C. 수치선형대수학을 위한 코드와 알고리즘, D. 기본 분해에서 매개변수의 개수 세기. 외 수록
원저자명: Gilbert Strang
참고문헌과 색인 수록
소장사항 : 을지대학교 학술정보원[대전]
[ 512.5 부52ㄷ ]
| 등록번호 | 소장정보 |
|---|---|
| EM046459 |
대출가능
|
| EM046460 |
대출가능
|
책소개 ( NAVER )
선형대수학과 딥러닝의 관계를 밝힌다!
MIT의 길버트 스트랭 교수가 선형대수학과 딥러닝을 강의한 내용을 고스란히 담았다.
선형대수학을 비롯해 최적화, 확률과 통계 등
딥러닝과 신경망을 이해하는 데 필요한 수학 이론을 제대로 다질 수 있다.
수학과 딥러닝의 관계를 이해하고 이 분야의 최고 전문가가 되길 희망한다.
이러한 분들이 보면 좋습니다.
■ 머신러닝, 딥러닝, 데이터 과학에 관심이 있는 이공계열 대학생이나 대학원생
■ 수학적 토대가 궁금한 딥러닝 전문가
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