深度学习入门指南：历史、数学基础与应用

"《深度学习中文终结版》是一本全面介绍深度学习的教程书籍，出版于2017年9月4日，旨在帮助读者深入了解这一领域的基础知识。本书特别适合那些希望在深度学习领域深入探索的读者，强调了随着时代发展，数据量、模型规模、精度和其对现实世界的影响都在不断增长。 本书分为两个主要部分：应用数学与机器学习基础，以及深入的理论和技术细节。第一部分从数学基础出发，包括线性代数的详细讲解，如标量、向量、矩阵和张量的基本概念，矩阵运算（如单位矩阵、逆矩阵、特征分解、奇异值分解等），以及概率与信息论的介绍，涵盖了随机变量、概率分布、条件概率、期望与方差等概念。作者还介绍了概率分布中的各种类型，如伯努利分布、多诺利分布、高斯分布等，并探讨了贝叶斯规则和信息论原理。 第二部分转向数值计算和机器学习实践，涉及优化方法，如梯度方法、Jacobian和Hessian矩阵的应用，以及约束优化问题。书中还通过实例，如线性最小二乘，来展示这些理论在实际问题中的运用。作者强调了避免数值计算中的上溢和下溢问题，以及处理病态条件的重要性。 在当前知识经济时代，作者鼓励读者购买正版以支持作者的工作，同时表达了深度学习作为一种日益重要的技术，其发展趋势和应用价值不容忽视。对于想要在这个领域有所建树的学习者来说，这本书无疑是一份宝贵的参考资料。"