Deep Learning Yoshua Bengio

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Contents
Acknowledgments vii
Notation ix
1 Introduction 1
1.1 Who Should Read This Book? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.2 Historical Trends in Deep Learning . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
I Applied Math and Machine Learning Basics 25
2 Linear Algebra 27
2.1 Scalars, Vectors, Matrices and Tensors . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.2 Multiplying Matrices and Vectors . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.3 Identity and Inverse Matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.4 Linear Dependence, Span, and Rank . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.5 Norms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.6 Special Kinds of Matrices and Vectors . . . . . . . . . . . . . . . 35
2.7 Eigendecomposition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
2.8 Singular Value Decomposition . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
2.9 The Moore-Penrose Pseudoinverse . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
2.10 The Trace Operator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
2.11 Determinant . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.12 Example: Principal Components Analysis . . . . . . . . . . . . . 42
3 Probability and Information Theory 46
3.1 Why Probability? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.2 Random Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.3 Probability Distributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.4 Marginal Probability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.5 Conditional Probability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
......

Deep Learning Yoshua Bengio.pdf (19.05 MB, 需要: 2 个论坛币)

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关键词：Learning earning Learn Earn ning

14HBjpttxs 发表于 2019-1-13 21:18
深度学习英文原版教材，走过路过不要错过。
Contents
Acknowledgments vii

没人看啊

经典教材了，但是论坛应该有了！