저자는 딥러닝을 잘 설명하기 위해 일반적인 문장으로 설명을 하고, 시각화를 통해 동작 과정을 보여주고, 수식으로 원리를 나타내고, 의사코드로 알고리즘 구현과정을 보여줘야 한다고 생각해서 이 책에 이런 방식을 썼다고 한다. 이걸 주요한 강점으로 내세우는 듯 싶은데, 수식은 저자의 방향성에 따라 싣는 경우도 있고 아닌 경우도 있지만, 네트워크 시각화와 의사코드 혹은 소스코드(일반적으로 당연히 파이썬)는 당연히 모든 딥러닝 책이 갖고 있는 부분이다. 그럼 이 책이 다른 책과 다른 점은 무엇일까? 우선 다이어그램이 다르다. 일반적으로 딥러닝 책에서 사용하는 다이어그램은 여러 개의 원이 빽빽하게 연결되어 여러 개의 층으로 레이어를 이루는 모습을 표현한다. 저자는 이런 다이어그램이 신경망의 일반적인 구분을 하는 데..