深度学习入门：历史、数学基础与应用

"《深度学习》中文版是一本介绍深度学习理论和技术的书籍，于2017年3月15日发布。该书以浅显易懂的方式探讨了深度学习这一领域的核心概念和发展趋势，旨在为读者提供一个全面理解机器学习和人工智能基础知识的平台。 首先，章节内容涵盖了深度学习的历史背景，从神经网络的命名演变（如神经元、多层感知器等）到数据量的爆炸式增长，再到模型规模的扩大以及其在精准度、复杂度和现实世界应用中的显著影响力。这表明深度学习是随着科技发展和社会需求而迅速崛起的技术，它在处理大规模数据和解决复杂问题上展现出了强大的能力。 第一部分深入剖析了应用数学与机器学习的基础。第二章介绍了线性代数，包括标量、向量、矩阵和张量的概念，以及它们在深度学习中的关键作用，如矩阵乘法、逆矩阵、特征分解、奇异值分解和Moore-Penrose伪逆等，这些都是构建神经网络模型的基础工具。此外，还讨论了迹运算、行列式等高级运算，以及主成分分析的实际应用，这些内容对于理解深度学习的底层数学原理至关重要。 第三章则转到概率与信息论，阐述了为什么概率在机器学习中不可或缺。从随机变量、概率分布到边缘概率、条件概率和独立性，这些概念为理解深度学习中的不确定性、模型训练和优化提供了理论依据。书中还列举了Bernoulli分布、Multinoulli分布和高斯分布等常见概率分布，它们在神经网络中的激活函数选择和模型拟合中扮演着重要角色。 《深度学习》中文版不仅详细讲解了数学理论，还紧密联系实际应用，使得读者能够系统地掌握深度学习的核心原理和技术，从而为在这个快速发展的领域中进行研究和实践打下坚实的基础。由于本书仅供学习使用，且强调不得用于商业目的，因此它更适合作为专业人员或对深度学习感兴趣的个人深入学习的参考资料。"