深度学习中文版:探索数学与机器学习基石
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更新于2024-07-20
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《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。
2023-01-30 上传
2018-05-10 上传
2023-05-13 上传
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