Yoshua Bengio新书《Deep Learning》深度学习(中文)学习笔记(improving)

本书为Yoshua Bengio的《深度学习》中文版学习笔记,全面覆盖从基础数学原理到高级应用实践的内容,包括线性代数、概率论、机器学习基础及深度前馈网络等主题。

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Yoshua Bengio新书《Deep Learning》深度学习(中文)学习笔记:
http://download.youkuaiyun.com/detail/forest_world/9705797 深度学习(中文)

下载链接:https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese/raw/master/dlbook_cn_initial.pdf

http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650721121&idx=5&sn=5af0fb9465ce9345c017adfb1d0c9796&chksm=871b0f1fb06c8609b8b9d792b222b16f7b6fa4479a6d426663ab03cf1ebebd5209080bebe48b&mpshare=1&scene=23&srcid=12080t4UtBWuluCqZbXoS3TC#rd

本书目录:

第一章、前言

第二章、线性代数

第三章、概率与信息

第四章 、数值计算

第五章、机器学习基础

第六章、深度前馈网络

第七章、深度学习的正则化

第八章、深度模型中的优化

第九章、卷积神经网络

第十章、序列建模:循环和递归网络

第十一章、实用方法

第十二章、应用

第十三章、linear factor

第十四章、自动编码

第十五章、表征学习

第十六章、结构概率模型

第十七章、monte carlo 方法

第十八章、面对区分函数

第十九章、近似推断

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