《深度学习》(花书) 数学推导、原理剖析与源码级别代码实现

《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。

《深度学习》可以说是深度学习与人工智能的入门宝典，许多算法爱好者、机器学习培训班、互联网企业的面试，很多都参考这本书。但本书晦涩，加上官方没有提供代码实现，因此某些地方较难理解。本站基于数学推导和产生原理重新描述了书中的概念，并用Python (numpy 库为主) 复现了书本内容 ( 源码级代码实现。推导过程和代码实现均放在了下载区的 pdf 文件中，重要部分的实现代码也放入 code 文件夹中 )。

然而我水平有限，但我真诚地希望这项工作可以帮助到更多人学习深度学习算法。我需要大家的建议和帮助。如果你在阅读中遇到有误或解释不清的地方，希望可以汇总你的建议，提issue。如果你也想加入这项工作书写中或有其他问题，可以联系我的邮箱：deityrayleigh@gmail.com。如果你在你的工作或博客中用到了本书，还请可以注明引用链接。

写的过程中参考了较多网上优秀的工作，所有参考资源保存在了reference.txt文件中。

https://github.com/MingchaoZhu/DeepLearning

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