딥러닝을 위한 선형대수학

길버트 스트랭 지음 | 부산대학교 산업수학센터(FFMIMC) 옮김 | 한빛아카데미 | 2020년 08월 05일 출간

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도서 소득공제란?

2018년7월 1일 부터 근로소득자가 신용카드 등으로 도서구입을 위해 사용한 금액이 추가 공제됩니다.
(추가 공제한도 100만원까지 인정)

*총 급여 7,000만 원 이하 근로소득자 중 신용카드, 직불카드 등 사용액이 총급여의 25%가 넘는 사람에게 적용
*현재 ‘신용카드 등 사용금액’의 소득 공제한도는 300만 원이고 신용카드사용액의 공제율은 15%이지만, 도서·공연 사용분은 추가로 100만 원의 소득 공제한도가 인정되고 공제율은 30%로 적용
*시행시기 이후 도서·공연 사용액에 대해서는 “2018년 귀속 근로소득 연말 정산”시기(19.1.15~)에 국세청 홈택스 연말정산간소화 서비스 제공

도서 소득공제 대상

도서(국내도서,외국도서,해외주문도서), eBook(구매) , 도서 소득공제 대상 상품에 수반되는 국내 배송비 (해외 배송비 제외)

*제외상품 : 잡지 등 정기 간행물, 음반, DVD, 기프트, eBook(대여,학술논문), 사은품, 선물포장, 책 그리고 꽃
*상품정보의 “소득공제” 표기를 참고하시기 바랍니다.

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간편결제 : 네이버페이, 삼성페이, 카카오페이, PAYCO

* 현금결제는 현금영수증을 개인소득공제용으로 신청 시에만 도서 소득공제 됩니다.
* 교보e캐시 도서 소득공제 금액은 교보eBook > e캐시 > 충전/사용내역에서 확인가능합니다.
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상품상세정보
ISBN	9791156644972(1156644976)
쪽수	560쪽
크기	189 * 257 * 26 mm /1164g 판형알림
이 책의 원서/번역서	Linear Algebra and Learning from Data / Gilbert (Massachusetts Institute of Technology) St

책소개

이 책이 속한 분야

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

상세이미지

딥러닝과 신경망
지은이 머리말
옮긴이 머리말
미리보기

1장 선형대수학 하이라이트
1.1 행렬 A의 열을 이용한 곱셈 Ax
1.2 행렬 곱셈 AB
1.3 네 가지 기본 부분공간
1.4 소거법과 A=LU
1.5 직교행렬과 부분공간
1.6 고윳값과 고유벡터
1.7 대칭인 양의 정부호 행렬
1.8 특잇값 분해에서 특잇값과 특이벡터
1.9 주성분과 최적의 낮은 랭크 행렬
1.10 레일리 몫과 일반화된 고윳값
1.11 벡터, 함수, 행렬의 노름
1.12 행렬과 텐서의 분해 : 양과 희소

2장 큰 행렬의 계산
2.1 수치선형대수학
2.2 네 가지 최소제곱
2.3 열공간의 세 가지 기저
2.4 임의화 선형대수학

3장 낮은 랭크와 압축 센싱
3.1 A의 변화에 따른 A^{-1}의 변화
3.2 고윳값 인터레이싱과 낮은 랭크 신호
3.3 급격히 감소하는 특잇값
3.4 l²+l¹에 대한 분해 알고리즘
3.5 압축 센싱과 행렬완성

4장 특별한 행렬들
4.1 푸리에 변환 : 이산과 연속성
4.2 이동행렬과 순환행렬
4.3 크로네커 곱 AⓧB
4.4 크로네커 합을 통한 사인과 코사인 변환
4.5 퇴플리츠 행렬과 이동 불변 필터
4.6 그래프와 라플라시안 그리고 키르히호프의 법칙
4.7 스펙트럼 방법과 K-평균을 이용한 군집화
4.8 랭크 1 행렬완성
4.9 직교 프로크루스테스 문제
4.10 거리행렬

5장 확률과 통계
5.1 평균, 분산, 확률
5.2 확률분포
5.3 모멘트생성함수, 누적생성함수, 통계 부등식
5.4 공분산행렬과 결합확률
5.5 다변량 정규분포와 가중최소제곱
5.6 마르코프 연쇄

6장 최적화
6.1 최솟값 문제 : 볼록성과 뉴턴 방법
6.2 라그랑주 승수와 비용 도함수
6.3 선형 계획법, 게임이론, 쌍대성
6.4 최솟값으로 향하는 경사하강
6.5 확률적 경사하강과 ADAM

7장 데이터를 통한 학습
7.1 심층 신경망의 구조
7.2 합성곱 신경망
7.3 오차역전파와 연쇄법칙
7.4 초매개변수 : 숙명적 결정
7.5 머신러닝 세계

부록 A 참고문헌
부록 B 랭크 1 행렬의 고윳값과 특잇값
부록 C 수치선형대수학을 위한 코드와 알고리즘
부록 D 기본 분해에서 매개변수의 개수 세기
부록 E 머신러닝에 대한 도서 목록

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