다른 서평을 쓰신 분들의 내용으로는 이 책이 쉽다고 하셨는데 나는 처음에만 그랬지 30페이지만 넘어가도

그렇지가 못했다 -_-;

완전 이해가 안되는 것은 아니었지만 그렇다고 한눈에 바로 이해되는 것도 아니었다 하지만 한번 후다닥 읽고나니 딥러닝 구성과 원리에 대한 맥을 짚는데 많은 도움이 되었던 것은 사실이다.

내가 수식보다 코드가 편해서 그렇게 느꼈는지도 모르겠다.

사실 이 책을 처음에는 보고 싶지 않았다. 실제 코드가 있는 구현 책도 아니고  수식에 대한 설명이 아주 쉽고 친절하게 잘 되어 있는 것같지도 않고 풀이가 완전히 잘되어 있는 것도 아닌듯 보여서...

하지만 다시 마음을 다잡고 천천히 읽어보았다.

결론적으로는 이 책은 딥러닝에 적용되고 있는 수식에 대한 접근을 깊게 할 수 있는 도와주는 교과서 같은 책임에는 틀림없어 보인다. 다만 나같이 수학 싫어하는 딥러닝 초짜들은 당장은 피해야 될 책이기도 하다고 생각된다. 다른 더 쉬운 풀이책을 찾아보는게 더 건강에 좋을듯 하다.

한눈에도 불편해보이는 행렬 문자들(특히 작은 첨자들 아주 보기 싫다)과 연산들  그리고 미분을 통한 비용함수의 최소화를 통한 학습과정 설명들은 힘들긴 하지만 그 이해 과정에서 얻는 것들이 많기에 내가 이 책을 골라 본 이유이기도 하다(사실 어쩔 수 없이 본 이유도 있다)

특히 RNN의 구조에 대해서는 인터넷에서 볼수 없던 구조를 속시원히 보여줘서 너무 좋았다.

하지만 내가 봤을때 이 책을 보면서 다음과 같은 단점들은 있다고 본다.

1. 원래의 딥러닝 영문 용어를 거의 모두 한자화해서 책을 보는 내내 햇갈리고 불편했다.  실제 매치되는 영문 용어가 생각나지 않는 경우도 있을 정도로 과하게 번역해 놓은 경우도 있었다. 그래도 이해가 된다.

2. 다른 책들도 그렇겠지만 수식 풀이를 너무 간소화하거나 함축적으로 적은 부분들은 항상 유도하거나 이해하려할때 괴롭다. 좀더 많은 이해를 위해 풀이와 설명을 더 열심히 해 주었으면 어땠을라나 싶다.

결론적으로

딥러닝에 관심 있으신 분들은 꼭 한번 접해봐야될 수식적인 부분들을 말해주고 있기에 저자분께 감사의 마음을 전하고 싶다

그리고 다음 책은 꼭 수학에 약한 사람들에게 더 가깝게 다가갈 수 있는 얇은 책을 집필해 주시길 빌며 이만 줄인까 합니다.

아 너무 쓸데없는 말을 많이 적어서 죄송합니다.