MLP, Backpropagation - AI DEEP DIVE 후기

이번에는 강의 내용 정리보다는 Chapter 4. 딥러닝, 그것이 알고 싶다. 파트를 읽고 느낀 점에 대한 설명을 해보려고 한다. 

(강의 내용 정리도 좋지만, AI DEEP DIVE 강의 구매를 고민하고 있는 사람이 있다면 이런 글도 도움이 될 것 같다.)

 

 

MLP를 구성할 때 linear activation만 이용하면 안 되는 이유를 설명해주는 장면이다. 가장 큰 장점은 행렬, 벡터에 대한 기초가 없는 사람이라면 이 과정을 행렬, 백터로 표현하는 과정에서부터 좌절을 할 수도 있을 것 같다. (물론 나는 선형대수학에 대한 기초가 있었기 때문에 크게 어려움이 있지는 않았지만)

 

아무튼, 이런 과정을 직관적으로 설명해준다. W 행렬이 왜 이렇게 구성되는지, bias 벡터는 어떻게 표현되는지 등등. (입문자들에게 있어서 직관적인 설명이 갖는 효과가 엄청난데 그걸 간파하신 게 아닌가 ,,,) 

열심히 판서를 하면서 설명을 해주시고 나서는 간결한 글로 한 번 더 요약을 해주신다. 

색깔이 되게 많아보이지만 색깔로 강조되어 있는 부분에서 멈칫멈칫 하면서 한 번 더 리마인드하게 된다. 

액웨액웨 ,, 라고 적혀있지만 수식적인 부분을 공부할 때마다 드는 생각은,, 웩  

backpropagation에서 activation과 weight이 반복적으로 나타난다는 걸 직관적으로 표현해주신다. 

직관적인 이해를 돕기 위해 노력하셨다는 느낌을 주는 순간들이 불쑥불쑥 등장한다. 

 

그렇다고 직관적인 설명만 하고 끝나면 결국 수식적인 이해는 얻지 못할 수 있지만, 항상 수식적인 부분까지 설명해주신다. 딥러닝 분야에 대해서 깊이있게 공부할수록 수식적인 부분에서 어려움을 겪는 경우를 많이 봤는데 무책임하게 직관적으로 이해가 되시죠? 그럼 됐습니다. 하고 넘어가시지 않는다. 

 

선형대수학에 대한 기초가 부족하더라도 정리해주신 내용을 바탕으로 조금씩 보완해가면서 들으면 많은 도움이 될 것 같다. 그리고 뭐, 지금 당장 완벽히 이해하지 못하더라도 계속해서 내용을 접하고 공부하다보면 언젠가는 익숙해질테니까, 강사님도 그런 부분까지 고려하시면서 적당히 완급조절을 하시는 것 같다.

 

결론은 웨액 액웨액웨액웨,,,, 액 앤 !

 

 

1) 본 게시글은 패스트캠퍼스 [혁펜하임의 AI DEEP DIVE] 체험단 활동을 위해 작성되었습니다.
2) 강의 링크 : https://bit.ly/3GV73FN