深度学习入门:MIT开源教材中文版
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更新于2024-07-19
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"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。
2015-07-11 上传
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