深度学习中文版：探索数学与机器学习基础

《DEEP LEARNING 中文版》是一本详细介绍深度学习理论与实践的中文书籍，由GitHub上的exacity项目提供。该书于2017年3月15日发布，旨在为读者提供一个系统的学习深度学习的平台，特别适合对人工智能领域特别是神经网络感兴趣的读者。 本书分为两大部分：应用数学与机器学习基础，以及深入探讨概率与信息论。在前言部分，作者首先介绍了本书的目标读者，包括那些希望通过了解深度学习的历史发展趋势来扩展自己知识的人。作者提到了几个关键的发展趋势，如神经网络名称的变化反映了技术的进步，数据量的爆炸性增长推动了模型的复杂性和精度提升，以及深度学习对现实世界的影响日益显著。 在第一章中，详细讨论了线性代数的基础概念，如标量、向量、矩阵和张量的定义与运算，强调了这些基础知识在深度学习中的核心作用。矩阵相乘、单位矩阵和逆矩阵的概念被用来构建更复杂的模型结构。此外，特征分解、奇异值分解和Moore-Penrose伪逆等高级概念也在这一章介绍，这些都是后续深度学习模型优化和理解的基础。 第二部分涵盖了概率论和信息论，这是深度学习中的重要理论支柱。作者解释了为什么在处理不确定性问题时需要用到概率，然后介绍了随机变量、概率分布及其不同类型，如离散型变量的概率质量函数和连续型变量的概率密度函数。条件概率、独立性、期望、方差和协方差等内容都是理解深度学习中诸如贝叶斯网络和神经网络中决策过程的关键。 通过实例，如主成分分析，读者可以直观地体验到这些理论如何应用于实际问题。此外，书中还列举了常见的概率分布，如伯努利分布、多元伯努利分布（Multinoulli分布）和高斯分布（Gaussian分布），这些都是深度学习中广泛使用的概率模型。 《DEEP LEARNING 中文版》不仅提供了深度学习的理论知识，而且注重实践应用，适合那些希望系统学习和探索深度学习领域的专业人士和爱好者。由于本书强调学习和非商业用途，读者可以放心利用这些资源进行自我提升。