深度学习中文版：PDF 学习资源

"《深度学习》中文版PDF下载链接提供了这本书的草案，仅供学习使用，不可用于商业目的。可以在https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese找到更多资源。" 深度学习是一门涉及人工智能领域的核心学科，它研究如何通过多层非线性变换对数据进行建模和学习。该书《深度学习》详细介绍了这一领域的基础知识和最新进展。书中分为多个章节，涵盖从应用数学到机器学习的基础概念，再到深度学习的具体技术。 第一章前言，作者向读者介绍了这本书的目标受众和深度学习的历史趋势。1.2节中提到了神经网络的发展历程，包括名称变化、数据量的增加、模型规模的扩大以及精度、复杂度和现实世界影响力的提升。 第二章深入讲解了线性代数，这是理解深度学习算法的基础。2.1节介绍了基本概念，如标量、向量、矩阵和张量。2.2节讲述了矩阵与向量的乘法，而2.3节讨论了单位矩阵和逆矩阵的概念。2.4节讨论了线性相关性和生成子空间，2.5节则讲解了不同类型的范数。2.6至2.12节分别涵盖了特殊矩阵和向量、特征分解、奇异值分解、伪逆、迹运算、行列式以及主成分分析的应用。 第三章介绍了概率论和信息论，这是构建概率模型和理解统计学习方法的关键。3.1节阐述了使用概率的原因，3.2节定义了随机变量，3.3节讨论了概率分布，包括离散和连续型。3.4节和3.5节分别讲解了边缘概率和条件概率，3.6节介绍了链式法则。3.7节和3.8节提到了独立性和条件独立性，以及期望、方差和协方差的概念。最后，3.9节列举了一些常见概率分布，如Bernoulli分布、multinoulli分布、高斯分布、指数分布和Laplace分布等。 《深度学习》这本书旨在为读者提供全面的理论基础和实践经验，帮助他们掌握深度学习的精髓，从而在实际问题中运用这些知识。通过学习书中的内容，读者可以深入了解神经网络的工作原理，掌握如何构建和训练深度学习模型，并能够解决实际的机器学习问题。