深度学习中文版：探索数学与机器学习基石

《深度学习》中文版是一本介绍深度学习领域的经典著作，该版本于2017年3月15日发布，旨在提供一个学习和研究深度学习的基础。本书针对的是希望深入了解深度学习理论和技术的读者，特别强调了深度学习历史的发展趋势，包括神经网络名称的演变、数据量的增加、模型规模的增长以及技术进步对现实世界的影响。 第一部分，"应用数学与机器学习基础"，着重于构建扎实的数学和统计学基础，如线性代数是核心章节之一。第一章"前言"介绍了深度学习的基本概念，指出它的发展是由神经网络的发展、海量数据的积累、计算能力提升和模型复杂度的提高共同推动的。学习者将了解到不同类型的矩阵和向量运算，如标量、向量、矩阵和张量的概念，矩阵和向量的相乘，以及线性相关性、生成子空间、范数、特征分解、奇异值分解等重要概念。行列式和迹运算是线性代数中的关键工具，而主成分分析则是其实际应用的一个实例。 接着，第三章"概率与信息论"深入讲解了概率在深度学习中的作用，涵盖了随机变量、概率分布（离散型和连续型）、边缘概率、条件概率及其链式法则，以及独立性和条件独立性等概念。作者还详细介绍了常见的概率分布，如伯努利分布、多分类诺伊曼分布和高斯分布，这些分布是理解深度学习模型中的随机性以及参数估计的重要工具。 通过这些章节的学习，读者不仅可以掌握深度学习的基本数学基础，还能理解其背后的理论原理，为后续深入研究和实践打下坚实的基础。由于本书是供学习使用的草案，不得用于商业目的，且可以在GitHub上的相关链接中获取中文版的最新资料。