[DL]00.목차 및 책 소개.

📌 목차

1. The Deep Learning Revolution

2. Probabilities

3. Standard Distributions

4. Single-layer Networks: Regression

5. Single-layer Networks: Classification

6. Deep Neural Networks

7. Gradient Descent

8. Backpropagation

9. Regularization

10. Convolutional Networks

11. Structured Distributions

12. Transformers

13. Graph Neural Networks

14. Sampling

15. Discrete Latent Variables

16. Continuous Latent Variables

17. Generative Adversial Networks

18. Normalizing Flows

19. Autoencoders

20. Diffusion Models

Appendix A. Linear Algebra

Appendix B. Calculus of Variations

Appendix C. Lagrange Multipliers

 

 

 

 

 

 

📌 책 소개.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

먼저 본 책은 기계학습 공부를 위한 의 바이블이자 정석이라 불리는 PRML(Pattern Recognition & Machine Learning)의 저자인 Christopher M. Bishop 선생님이 작성한 책이다.

 

 

2024년도에 출판된 책으로 기존 16년도에 출판된 Yoshua Bengio선생님의 Deep Learning책의 경우, Transformer등의 비교적 최신 내용들이 반영되어 있지 않았다.

 

하지만 이번에 출판된 2024 Deep Learning의 경우, Transformer는 물론 LLMs, Multimodal Transformers, GPT-4, GNNs,  Diffusion Models 등의 여러 최신 내용들이 들어있다.

 

아직 책을 다 읽어보지는 못하였지만, 책의 목차와 저자만으로 기대를 할 수 밖에 없게 만들며 차차 이 책에서 배운 내용들을 정리해 볼 생각이다.