737 страниц математики, которая стоит за современным Deep Learning.

Книга “Mathematical Introduction to Deep Learning: Methods, Implementations, and Theory” подробно разбирает нейросети с математической стороны - от базовых методов до теории и практической реализации.

Внутри:

- линейная алгебра и оптимизация
- основы нейронных сетей
- backpropagation
- CNN и sequence-модели
- методы обучения и регуляризации
- математический анализ архитектур
- теория аппроксимации и обобщения
- практические реализации алгоритмов

Хороший вариант для тех, кто хочет понимать Deep Learning глубже, чем на уровне вызова готовых библиотек.

PDF на 737 страниц доступен бесплатно:

https://arxiv.org/pdf/2310.20360