深度学习入门：MIT开源教材中文版

"MIT_deepLearning_ch.pdf" 这是一本关于深度学习的教材，源自MIT，并在GitHub上由exacity/deeplearningbook-chinese项目进行了中文翻译。这本书旨在介绍深度学习的基础知识和应用数学，适用于学习者和专业人士。书中涵盖了深度学习的历史、基本概念以及线性代数和概率论等数学基础。 深度学习是人工智能的一个分支，它通过模拟人脑神经网络的工作方式来处理和学习数据。书中提及，随着数据量的增长、模型规模的扩大以及精度的提高，深度学习在各个领域的影响力日益增强。 在数学基础部分，第一章介绍了深度学习的读者群体和历史发展。第二章深入探讨了线性代数，包括标量、向量、矩阵和张量的概念，矩阵乘法，逆矩阵，线性相关性，范数，特殊类型的矩阵和向量，特征分解，奇异值分解，伪逆矩阵，迹运算以及行列式的概念，并用主成分分析作为实际应用的例子。 第三章则涉及概率论和信息论，解释了为什么需要使用概率，介绍了随机变量、概率分布（包括离散型和连续型）、边缘概率、条件概率、链式法则、独立性、条件独立性，以及期望、方差和协方差等统计量。还特别讨论了几个常见的概率分布，如伯努利分布和多元高斯分布。 这些章节是深度学习的基础，理解和掌握这些内容对于后续学习神经网络架构、优化算法、损失函数、卷积神经网络、递归神经网络、生成对抗网络等核心概念至关重要。这本书不仅适合初学者入门，也对有经验的从业者提供了深入理解深度学习理论框架的宝贵资源。