深度学习中文版：Yoshua Bengio & Aaron Courville合著

"这是一本由Yoshua Bengio 和 Aaron Courville合作编著的深度学习中文翻译版，提供下载，适用于学习，不应用于商业。该书可在GitHub上找到（https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese）。" 深度学习作为人工智能的重要分支，涉及大量的数学基础和机器学习原理。这本书深入浅出地介绍了这一领域，适合对深度学习感兴趣的读者，无论你是初学者还是有一定经验的研究者，都能从中受益。 书中的第一章首先对深度学习进行了概述，向读者展示了这本书的目标读者群体以及深度学习的历史发展。作者讨论了神经网络的演变历程，数据量的增长如何推动技术进步，模型规模的扩大，以及深度学习在提高精度、处理复杂问题和实际应用中的影响力。 第一部分"应用数学与机器学习基础"包含线性代数和概率与信息论两章。线性代数是理解深度学习模型的基础，书中详细解释了诸如标量、向量、矩阵、张量的概念，以及矩阵乘法、逆矩阵、线性相关性、范数、特征分解、奇异值分解、伪逆等关键概念。这些内容对于构建和理解神经网络的数学结构至关重要。 概率与信息论章节则探讨了概率论的基础，包括为什么使用概率，随机变量的分类，各种概率分布如伯努利分布、多元诺利分布和高斯分布等。此外，还讲解了边缘概率、条件概率、独立性、条件独立性以及期望、方差和协方差等统计概念，这些都是理解和建模不确定性数据的关键。 这本书不仅提供了深度学习的理论基础，也通过实例帮助读者将理论应用于实际问题，如主成分分析等。对于想要深入了解和实践深度学习的人来说，这是一个宝贵的资源，它将帮助你建立起坚实的数学基础，更好地掌握深度学习的核心技术和应用。