深度学习入门：历史趋势与数学基础

《深度学习》是一本由深度学习领域的权威专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville合著的经典著作，中文版翻译自英文原版，专为深入研究深度学习的专业人士提供详尽的理论指导和实践参考。这本书在2017年初发布，针对的是对深度学习有深厚兴趣和需求的读者，它探讨了深度学习的历史发展轨迹，从神经网络的名称演变、数据量的爆炸增长，到模型规模的不断扩大以及其在提升精度和影响力方面的显著成就。 本书分为两大部分，首先是应用数学与机器学习基础，涵盖了线性代数的核心概念。这一章介绍了基本的数学工具，如标量、向量、矩阵和张量的定义及其操作，如矩阵乘法、单位矩阵、逆矩阵、线性相关性和生成子空间、范数等。特别提到了特征分解和奇异值分解的重要性，以及Moore-Penrose伪逆的应用。此外，还通过实例演示了主成分分析（PCA）的实际应用。 接着是概率与信息论部分，阐述了概率在深度学习中的核心作用，包括随机变量、概率分布（离散和连续型）、边缘概率、条件概率、独立性和条件独立性等概念。书中详细讲解了各种常见概率分布，如伯努利分布、多类诺伊曼分布、高斯分布、指数分布和Laplace分布，以及Dirac分布等。这些基础知识为理解深层神经网络的训练、优化和不确定性量化提供了坚实的数学基础。 《深度学习》这本书旨在为读者提供一个全面且深入的深度学习框架，从基础数学原理到实际应用案例，使读者能够系统地理解和掌握这个领域的关键技术和方法。对于想要在这个领域深入研究或者教学的人来说，这是一本不可或缺的参考资料。