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《深度学习》是深度学习领域唯一的综合性图书，全称也叫做深度学习 AI圣经(Deep Learning)，由三位全球知名专家IanGoodfellow、YoshuaBengio、AaronCourville编著，全书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。最后，深度学习全书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型，适用于相关专业的大学生或研究生使用。2 |; A" ]1 i$ {* V) G
8 Y/ V5 x6 C& `3 s# y$ V: i5 A* K 深度学习原理与代码实现 正如你在 pdf 文件中所见到的，《深度学习》涉及到的每一个概念，都会去给它详细的描述、原理层面的推导，以及用代码的实现。代码实现不会调用 Tensorflow、PyTorch、MXNet 等任何深度学习框架，甚至包括 sklearn (pdf 里用到 sklearn 的部分都是用来验证代码无误)，一切代码都是从原理层面实现 (Python 的基础库 NumPy)，并有详细注释，与代码区上方的原理描述区一致，你可以结合原理和代码一起理解。3 F# L0 Z( o% w" A* L4 y_ |
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