«Geometric Deep Learning» — очень интересный материал по математическим основам современного глубокого обучения.

В нём с единой точки зрения разбираются такие архитектуры, как CNN, GNN и трансформеры, с большим акцентом на симметрии, инвариантность, группы, графы и многообразия.

Математики в тексте довольно много, но при этом авторы подробно объясняют идеи словами. Многие формальные концепции сопровождаются интуитивными объяснениями, поэтому следить за теорией заметно проще.

Особенно полезный материал, если хочется понять математические идеи, лежащие в основе современных ИИ-моделей, а не только то, как эти модели реализуются.

https://arxiv.org/pdf/2104.13478