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국내 인공지능 관련 서적들을 정리해놓은 자료입니다. '밑바닥부터 배우는 딥러닝'을 번역하신 개앞맵시님이 만드신 자료로 꾸준히 업데이트가 되고 있는 것 같습니다. 인공지능 공부를 시작하시는 분들이 참고하시면 좋을듯 합니다! https://www.mindmeister.com/812276967/_

파인만의QED강의(일반인을위한)리처드 파인만(Richard Feynman) | 승산 출판사 뭔가를 '이해'한다는 것에 상당히 엄격했던 파인만의 모습이 가장 잘 나타난 책이라고 생각한다. 20세기 최고의 발견이라고 할 수 있는 양자전기역학(quantum electrodynamics, QED)을 이렇게 쉽고 명쾌하게 설명할 수 있는 사람이 또 있을까? 물론 이 책 하나를 읽었다고 해서 양자전기역학의 전부를 깨달았다고 하기에는 무리가 있다. 하지만 나는 우리가 사는 세상을 이루고 있는 미세한 입자들(상상하기 힘들 정도로...)의 기묘한 행동들을 배우고 이해했다. 이것은 나같이 평범한 사람이 누릴 수 있는 최고의 지적 유희가 아닐까라는 생각이 든다.

뉴럴넷(Neural net)에서 가중치(weight)의 초기값 설정은 아주 중요하다. 실제로 뉴럴넷의 성패가 초기값에 의해 갈리는 경우가 종종 있다. 그렇다면 초기값을 모두 0으로 주면 어떨까? 결론부터 이야기하자면 이는 좋은 아이디어가 아니다. 그렇다면 가중치의 초기값을 모두 0으로 주면 안되는 이유는 무엇일까? (정확히는 가중치를 균일한 값으로 설정하면 안 된다.) 그 이유는 오차역전파법(Back propagation)에서 모든 가중치의 값이 똑같이 갱신되기 때문이다. 순전파(forward prop.)시에 같은 값들(0)이 전달되면 역전파(backwards prop.) 때도 역시 같은 값들로 갱신된다. 이는 가중치를 여러 개 갖는 의미를 사라지게 한다. 이렇게 '가중치가 고르게 되어버리는 상황'을 막..