深度学习三巨匠合著指南：基础与应用

《深度学习》是由深度学习领域的三位大师Yoshua Bengio、Ian Goodfellow和Aaron Courville合著的一本权威著作，于2015年10月发布。这本书旨在提供深度学习的基础知识和实践指导，适合对这个领域感兴趣或从事相关工作的专业人士阅读。全书共分为两大部分：一是应用数学和机器学习基础，二是概率与信息理论。 在第一部分，作者从线性代数入手，深入浅出地讲解了向量、矩阵和张量的概念，以及它们在深度学习中的重要性。读者将学习到如何进行矩阵乘法，理解单位矩阵和逆矩阵的作用，掌握线性依赖和span的定义，熟悉不同类型的矩阵和向量，以及矩阵特征值分解和奇异值分解等高级概念。此外，书中还介绍了摩尔-彭罗斯伪逆、迹运算和行列式的计算，这些都是构建神经网络模型时不可或缺的数学工具。 第二部分，作者详细阐述了概率论在深度学习中的核心地位。首先，解释了概率在决策和模型预测中的基本原理。接着，介绍了随机变量、概率分布，以及如何计算边际概率和条件概率，这些是理解和设计深层神经网络中随机过程的基础。链式规则和独立性概念对于理解神经网络中的联合分布和层次结构至关重要。作者还会讲解期望、方差和协方差，这些都是衡量模型性能和优化目标的关键统计量。 《深度学习》不仅涵盖了深度学习所需的数学基础，还深入探讨了概率和信息理论在该领域的应用，为读者提供了全面且实用的学习材料。通过这本书，无论是初学者还是已经在深度学习领域有一定经验的工程师，都能系统地提升他们的理论素养和实践能力。