深度学习入门：中文版权威指南

"深度学习 (Deep Learning Book)中文版，是初学者了解和学习深度学习的宝贵资料，包含了丰富的数学基础知识如线性代数和概率论，并探讨了深度学习的历史和应用。" 深度学习作为现代人工智能的核心技术之一，涉及广泛的理论和实践知识。这本书旨在引导初学者进入深度学习的世界，其内容涵盖了深度学习的基础、历史以及应用数学的基石。 首先，书中的前言部分介绍了本书的目标读者群体，包括对深度学习感兴趣的初学者，以及希望深入了解该领域历史和趋势的人员。书中详述了深度学习自诞生以来的发展历程，强调了数据量增长、模型规模扩大、精度提升以及对现实世界影响的增加等关键趋势。 在基础理论部分，第一章介绍了深度学习的历史，包括神经网络的多个名称、兴衰历程，以及随着数据量、模型复杂度和计算能力的提升，深度学习如何逐渐成为主导力量。这部分内容有助于读者理解深度学习的发展脉络和重要性。 第二章深入讨论了线性代数，这是理解和构建深度学习模型的基础。书中讲解了标量、向量、矩阵和张量的概念，以及它们之间的运算，如矩阵乘法、单位矩阵、逆矩阵、线性相关性、范数、特征分解、奇异值分解、Moore-Penrose伪逆、行列式等。这些概念和运算在构建神经网络的权重矩阵、处理输入数据以及优化过程中扮演着重要角色。 第三章则聚焦于概率与信息论，这是理解统计学习方法的关键。书中解释了为什么在深度学习中使用概率，介绍了随机变量、概率分布（包括离散和连续型）、边缘概率、条件概率、独立性和条件独立性，以及期望、方差和协方差等概念。此外，还列举了一些常用概率分布，如Bernoulli分布、multinoulli分布、高斯分布、指数分布和Laplace分布等，这些都是构建概率模型和理解深度学习中不确定性的重要工具。 通过这三章的内容，读者将能够建立起扎实的数学基础，为后续深入学习深度学习算法和框架打下坚实的基础。书中的实例和解释帮助将抽象的理论知识转化为可操作的实践理解，使初学者能够逐步掌握这一复杂而强大的技术。