學習「花書「《深度學習》中文PDF和英文PDF

我的以爲github上的中文版翻譯的不錯，有700多頁，深度學習入門經典書籍，前幾章的數學基礎介紹的至關不錯。

第一部分基本就是統計學習最基礎的線性代數，機率論等，第4章值得一讀，講了些數值分析裏常涉及的幾個概念(Poor Conditioning, Optimization method)。第5章介紹了Machine Learning各個算法。嚴格的數學推導較少。

第二部分第7章講的正則化(Regularization)，第8章的優化方法(Optimization)和11章的方法論是任何模型都離不開的。將(基本)全部正則化方法放到一塊兒講解並作橫向比較。根據我的經驗詳細闡述了各類狀況下對應方法選擇。9,10,12章講的是如今比較成熟的模型及其應用。

第三部分講的是深度學習領域比較活躍的科研問題。判別式模型(discriminative model)減小而生成式模型(generative model)增多就能夠看出主流的研究方向。19章講的EM算法，MAP，Sparse Coding都是Inference裏重中之重。

《深度學習》由全球知名的三位專家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰寫，是深度學習領域奠定性的經典教材。

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