深度学习(最全的中文版)_2017年新书.pdf
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与日俱增
第一
深度
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仅供学习使用，不得用于商业目的。https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese
深度学习
2017 年 1 月 11 日
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仅供学习使用，不得用于商业目的。https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese
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仅供学习使用，不得用于商业目的。https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese
目录
第一章 前言 1
1.1 本书面向的读者 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.2 深度学习的历史趋势 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.2.1 神经网络的众多名称和命运变迁 . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.2.2 与日俱增的数据量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.2.3 与日俱增的模型规模 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.2.4 与日俱增的精度、复杂度和对现实世界的冲击 . . . . . . . . . 19
第一部分 应用数学与机器学习基础 22
第二章 线性代数 24
2.1 标量，向量，矩阵和张量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.2 矩阵和向量相乘 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.3 单位矩阵和逆矩阵 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2.4 线性相关和生成子空间 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.5 范数 .
学习/矩阵/向量/目的/商业/https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese/用于/与日俱增/第一/深度/
学习/矩阵/向量/目的/商业/https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese/用于/与日俱增/第一/深度/
