深度学习入门指南：历史、数学基础与应用

深度学习(中文翻译版)是一本2017年翻译的教材，专为对计算机科学特别是人工智能领域感兴趣的本科生和研究生设计，强调了数学基础的重要性。该书详细介绍了深度学习的基本概念和发展历程，以及其背后的数学原理和技术基础。 首先，作者通过引言部分引导读者进入深度学习的世界，阐述了深度学习的发展趋势，包括神经网络名称的演变、数据量的爆炸式增长、模型规模的不断扩大和模型性能的不断提升，以及深度学习对现实世界产生的深远影响。这些内容突出了深度学习在当前科技发展中的核心地位。 第一部分是应用数学与机器学习基础，深入讲解了线性代数的基础知识，如标量、向量、矩阵和张量的定义及其运算，重点讨论了矩阵的逆矩阵、特征分解、奇异值分解等，这些都是理解深度学习中多层神经网络的关键数学工具。章节中还涵盖了概率与信息论的概念，如随机变量、概率分布、条件概率和贝叶斯规则，这些都是建立概率模型和进行推断的基础。 在数值计算方面，作者探讨了数值稳定性问题，如上溢和下溢，以及优化方法，如梯度下降和约束优化，通过实例如线性最小二乘来展示如何在实际问题中应用这些技术。这些内容对于理解和实现深度学习算法至关重要。 本书还特别关注机器学习的核心内容，包括线性代数在机器学习中的应用，以及概率模型在预测和决策中的作用。通过这些章节的学习，读者能够建立起扎实的数学基础，从而更好地理解和开发深度学习算法。 "深度学习(中文翻译版)"是一本实用的教材，旨在帮助读者掌握深度学习所需的数学知识，并引导他们步入深度学习研究的殿堂。无论是对初学者还是深入研究者来说，这本书都是一个不可或缺的学习资源。