深度学习入门教程：历史、数学基础与概率

"dlbook_cn_public.pdf" 这是一本深度学习的中文教程，旨在教育和指导读者理解并掌握深度学习的基本概念和技术。该书分为多个章节，涵盖了深度学习的基础理论和应用数学，为读者提供了深入学习的全面知识。 首先，书中介绍了深度学习的背景和历史，包括神经网络的不同阶段，数据量的增长，模型规模的扩大以及深度学习在现实世界中的应用与影响力。这些内容帮助读者理解深度学习的发展历程和其在现代技术中的核心地位。 接下来，教程深入到数学基础知识，如线性代数。这部分详细讲解了标量、向量、矩阵和张量，以及它们之间的运算，包括矩阵与向量的乘法、单位矩阵、逆矩阵、线性相关和生成子空间的概念。此外，还讨论了范数、特殊类型的矩阵和向量、特征分解、奇异值分解、Moore-Penrose伪逆、迹运算和行列式。通过这些概念，读者将能够处理深度学习中常见的线性代数问题，如权重初始化和优化过程。 随后，教程进入了概率论和信息论领域。这里解释了使用概率的原因，定义了随机变量，并介绍了概率分布，包括离散型和连续型的概率质量函数与概率密度函数。边缘概率、条件概率、链式法则、独立性和条件独立性的概念也得到了阐述，这些都是构建和理解概率模型的关键。此外，书中还探讨了期望、方差和协方差等统计量，以及Bernoulli分布、Multinoulli分布和高斯分布等常用概率分布，这些都是构建深度学习模型时的重要工具。 通过这些深入的数学和概率论介绍，读者将具备理解并实现深度学习算法所需的基础知识。这本教程适用于对深度学习感兴趣的初学者，也适合想要巩固基础的从业者。它不仅提供了理论框架，还为实际应用提供了扎实的数学基础。