深度学习权威指南:Yoshua Bengio新书PDF精华版
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更新于2024-07-21
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《Deep Learning》是由Ian Goodfellow、Aaron Courville和Yoshua Bengio三位知名专家合著的一本深度学习领域的经典著作。该书于2016年出版,随着技术的发展和更新,这份资料是基于2011年至2018年的版本整理而来,相较于之前的版本有所增补和修订。本书深入浅出地介绍了深度学习的基础概念和技术,适合那些希望在人工智能领域特别是神经网络方面有深入了解的学习者阅读。
第一部分,"Introduction",首先引导读者了解深度学习的历史背景和发展趋势,阐述了为何在这个时代深度学习变得如此重要,以及它如何在诸如计算机视觉、自然语言处理等众多领域取得突破性进展。
第二部分,"Applied Math and Machine Learning Basics",详细讲解了线性代数基础,涵盖了关键概念如标量、向量、矩阵和张量的定义与操作,以及矩阵乘法、单位矩阵与逆矩阵的性质。这部分内容强调了这些数学工具在神经网络中的核心作用,例如线性依赖和span的概念,以及 norms(范数)对于理解网络权重的重要性。作者还介绍了特征值分解(eigendecomposition)、奇异值分解(SVD)和Moore-Penrose伪逆(pseudoinverse),这些都是优化深层网络时不可或缺的技术。
接下来的章节转向概率论和信息理论,解释了概率的基本概念,如随机变量、概率分布、边际概率和条件概率,以及它们在模型训练和决策过程中的运用。链式法则(chain rule)和独立性和条件独立性的概念在这里也得到了详尽阐述。作者还将探讨期望、方差和协方差,这些都是评估模型性能和不确定性的重要指标。最后,通过信息熵和交叉熵这样的信息论概念,读者能理解深度学习模型如何通过最小化损失函数来逼近数据的分布。
《Deep Learning》这本书以清晰的逻辑结构和深入浅出的方式,为读者提供了深度学习坚实的数学基础和理论支撑,是每个想要进入或进一步研究深度学习领域的学生和专业人士不可或缺的参考资料。通过学习本书,读者将能够掌握深度学习的核心原理,并为实际应用打下坚实的基础。
2018-02-06 上传
2016-11-07 上传
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2016-06-22 上传
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2016-12-16 上传
Aimar_yxj
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