深度学习中文版：从入门到数学基础

《深度学习中文版》是一本专为希望深入理解深度学习概念和技术的读者编写的教材。该书籍由中国作者根据英文原版进行翻译，旨在帮助读者在中文环境下掌握这一领域的核心知识。作者强调，此版本仅供学习使用，禁止用于商业目的，提供了两个链接供下载：[1](https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese)和[2](https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese)。 这本书主要关注深度学习的历史背景和发展趋势，从2017年3月15日的修订版可以看出其时效性。作者首先介绍了书籍的目标读者，指出它适合那些对神经网络和人工智能感兴趣，特别是想了解深度学习最新进展的人。书中详细探讨了几个关键历史因素： 1. **神经网络名称与命运变迁**：讲述了神经网络在不同发展阶段的不同称呼和它们在技术革新中的角色。 2. **数据量的增长**：随着大数据时代的到来，深度学习得以处理和分析海量数据，这是其发展的重要驱动力。 3. **模型规模扩大**：深度学习模型的参数数量不断增加，这使得模型能处理更为复杂的任务。 4. **精度提升和现实影响力**：深度学习模型在性能上不断超越传统方法，对现实世界产生了深远影响。 第一部分深入讲解了应用数学与机器学习的基础，包括： - **线性代数**：介绍了基本概念如标量、向量、矩阵和张量，以及矩阵乘法、单位矩阵、逆矩阵、线性相关性、生成子空间、范数、特殊矩阵类型（如特征分解、奇异值分解和Moore-Penrose伪逆）、迹运算和行列式等。 - **概率与信息论**：探讨了概率的基本概念、随机变量、概率分布（离散和连续型）、边缘概率、条件概率、独立性和相关性，以及期望、方差和协方差等统计量，还涵盖了常用的概率分布，如伯努利分布。 此外，书中还通过实例，如主成分分析，来帮助读者理解和应用所学理论。全书旨在提供一个系统且易于理解的深度学习学习路径，适合那些希望通过深入学习掌握这一前沿技术的读者。