深度学习：历史、基础与应用详解（2017年中文版）

《深度学习》中文版，于2017年7月27日发布，是一本专注于介绍深度学习理论和应用的著作。该书将深度学习置于历史背景下，强调了其发展脉络中的关键转折点，如神经网络名称的演变，大数据量的激增，以及模型规模、精度和影响力的增长。它分为两个主要部分：应用数学与机器学习基础。 在第一章中，作者首先明确了读者群体，可能包括对人工智能和机器学习有兴趣的开发者、研究人员和学生。章节探讨了深度学习历史趋势，其中详细讲述了神经网络的发展历程，从早期的概念到现代深度学习的兴起。此外，还提到了数据量的爆炸式增长，这对模型训练和性能提升起到了决定性作用。同时，书中关注了模型复杂度的提升和深度学习技术对现实世界的影响。 第二部分涵盖了数学基础知识，如线性代数，它是深度学习的核心。第二章深入介绍了标量、向量、矩阵和张量的基本概念，以及它们在计算中的应用，比如矩阵和向量的乘法，单位矩阵和逆矩阵。接下来的章节涉及线性相关性、生成子空间、范数、特殊类型矩阵和向量，以及特征分解和奇异值分解等概念。这些内容为理解深度学习模型的构建提供了坚实的数学基础。 第三章则转向概率与信息论，解释了为什么在处理不确定性问题时需要概率方法。作者阐述了随机变量、概率分布（包括离散和连续型）、边缘概率、条件概率及其链式法则，以及独立性和条件独立性等概念。这些理论是深度学习中的重要组成部分，因为它们在模型训练中的优化算法和决策过程中扮演着关键角色，如贝叶斯推断和梯度下降。 最后，书中的实例部分，如主成分分析，展示了如何将理论应用于实际问题。通过这些案例，读者能够更好地理解和掌握深度学习的实际操作技巧。《深度学习》中文版是一部全面而实用的指南，旨在帮助读者系统地掌握深度学习的理论和技术，从而在这个快速发展的领域中取得成功。