Просто о связи линейной алгебры и нейронных сетей

Нашёл серию статей с детальным рассказом о принципах работы нейронных сетей. Начиная от векторного произведения, через матрицы к персептрону и нейронам, Понятно, доступно и последовательно — без скачков через куски теории. С примерами на Python.

1. Linear Algebra
2. Inner Product Spaces
3. The Perceptron, and All the Things it Can’t Perceive
4. Neural Networks and the Backpropagation Algorithm

Остальной блог тоже интересен. У автора много вводных статей на математические и программистские темы.

Учитесь правильно

Расскажу об одном заблуждении, которое знатно притормозило меня в детстве-юношестве, и о том, что с ним делать. Не буду утверждать, что оно свойственно всем людям, но точно большинству. Многие с ним до смерти живут.

Лично я окончательно осознал косяк только после университета. Предполагаю, что время осознания зависит как от самого человека, так и от его окружения. Я вот сильно доверял социальным институтам, а родные не лезли в моё обучение сверх необходимого — и так всё было хорошо. Поэтому мне пришлось собрать большой перечень противоречий моей модели мира с реальностью, прежде чем в голове щёлкнул нужный переключатель.

А вот некоторым моим товарищам по олимпиадам и университету, судя по их поведению и жизненному пути, кто-то мозги вправил раньше, а может они сами.

Только предупрежу, что в этом посте я ступаю на довольно зыбкую почву, поскольку не являюсь профессионалом в области, о которой рассказываю. Воспринимайте мои рассуждения критически, как пересказ собственного опыта, рефлексию.

Далее