深度学习：历史、基础与数学核心

深度学习（中文版）是一本详细介绍深度学习理论与实践的书籍，出版日期为2017年7月27日，可供学习者在线查阅，但需注意仅为非商业用途。该书主要探讨了深度学习在现代信息技术中的关键地位和其发展历史趋势。 在引言部分，作者首先明确了本书的目标读者，强调了深度学习对于理解人工智能和机器学习的重要性。书中提到深度学习的历史趋势包括以下几个方面： 1. **神经网络的演变**：介绍了神经网络名称的多样化及其经历的不同发展阶段，如从简单的多层感知器到更复杂的深度神经网络，以及它们在解决复杂问题上的进步。 2. **数据的增长**：随着互联网的发展和物联网技术的进步，数据量的爆炸性增长为深度学习提供了丰富的训练素材，推动了算法的革新。 3. **模型规模的扩大**：随着硬件性能的提升，深度学习模型的规模得以扩展，这使得模型能够处理更大规模的数据并实现更高的精确度。 4. **精度与现实应用的影响**：深度学习技术的进步不仅提升了模型的预测能力，还在诸如图像识别、语音识别、自然语言处理等领域产生了深远影响，改变了现实世界的工作方式。 第一部分涵盖了应用数学与机器学习的基础知识，包括： - **线性代数**：详细讲解了标量、向量、矩阵和张量的概念，以及矩阵运算（如相乘、单位矩阵、逆矩阵等）、线性相关性、生成子空间、范数、特殊矩阵（如特征分解、奇异值分解、Moore-Penrose伪逆）等核心概念。 - **概率与信息论**：解释了概率在统计学习中的作用，介绍了随机变量、概率分布（离散和连续）、边缘概率、条件概率、独立性和相关性等概念，还重点介绍了常见的概率分布如伯努利分布、多元伯努利分布和高斯分布。 通过这些内容，读者可以系统地掌握深度学习所需的数学和统计基础知识，为后续深入学习和实践打下坚实的基础。值得注意的是，所有内容均以中文呈现，适合中国读者进行学习和研究。