機械学習の全結合層についての理解を深めるには

Question

機械学習でグラフを区別する場合、CNNで言うところの畳み込み層やプーリング層を用いずに全結合層のみを用いればよいということはわかったのですが、全結合層についての理解を深める場合はCNNについて書かれた本の全結合層の部分について勉強すればいいのでしょうか？
もしくはもっと他に何かあるのでしょうか？

Answer 1

単純なパーセプトロン、多層パーセプトロンの順に、
一度数式で書いてみて、微分して勾配の導出までやるといいかと思います。

そういうことをしている解説ページは調べればたくさん出ます。

Answer 2

全結合層の部分について勉強すればいいのでしょうか？

それでいいと思います。
ディープラーニングの解説書は、まず全結合層のみのネットワークから入り、あとから CNN や RNN などに入るのが多いと思います。