深度学习:Bengio等人著MIT Press版PDF精要
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"Bengio写的MIT Press《Deep learning》PDF(2016-4-14) - 一本由Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, 和 Aaron Courville合著的深度学习专著,涵盖了深度学习的基础知识、数学原理以及在机器学习中的应用。" 在《Deep Learning》这本书中,作者们深入浅出地介绍了深度学习这一领域的核心概念和技术。书的内容广泛且深入,旨在为读者提供扎实的理论基础和实践指导。 首先,书的介绍部分(Introduction)讨论了这本书的目标读者群体(Who Should Read This Book?),并概述了深度学习的历史发展趋势(Historical Trends in Deep Learning)。这部分旨在帮助读者理解深度学习的起源、发展及其在当前技术领域的地位。 第一部分(Applied Math and Machine Learning Basics)是基础数学和机器学习的入门。第2章(Linear Algebra)详尽地介绍了向量、矩阵、张量的定义与运算,包括矩阵乘法、逆矩阵、线性相关性、范数、特殊矩阵和向量、特征分解、奇异值分解、伪逆矩阵、迹操作和行列式等基本概念。其中,特征分解和奇异值分解在深度学习中用于数据降维和参数估计,例如主成分分析(PCA)。 第3章(Probability and Information Theory)讲解了概率论和信息论的基础,解释了为什么我们需要概率(Why Probability?),以及随机变量、概率分布、边缘概率、条件概率、链式法则、独立性和条件独立性的概念。此外,还涵盖了期望、方差和协方差,这些都是理解和构建概率模型的关键,如神经网络的权重初始化和正则化策略。 这些章节不仅为深度学习的理论框架提供了基础,也为实际应用中的模型训练、优化和不确定性量化提供了必要的数学工具。书中后续章节将更深入地探讨深度学习模型的构建、训练方法、优化算法、神经网络架构以及在计算机视觉、自然语言处理等多个领域的应用。 通过阅读这本书,读者不仅可以掌握深度学习的基本原理,还能了解到如何将这些知识应用于解决实际问题,从而在学术研究或工业实践中实现深度学习的潜力。
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