Deep learning_ adaptive computation and machine learning（深度学习经典专...

"深度学习经典专著英文原版" 本书《Deep Learning》是机器学习领域的一本经典著作，由 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 共同编写。本书系统地介绍了深度学习的概念、原理和应用，涵盖了机器学习的基础知识、线性代数、概率论、优化方法、神经网络等多个方面。 在第一章中，作者们介绍了机器学习的基本概念，包括机器学习的定义、历史发展、应用领域等。同时，作者们还讨论了深度学习的发展历程、挑战和机遇。 在第二章中，作者们详细介绍了数学基础知识，包括标量、向量、矩阵和张量的概念、矩阵乘法、逆矩阵、线性相关和 Span 等。这些数学基础知识是深度学习的基础，理解这些概念对于深入学习深度学习是非常重要的。 在介绍深度学习的概念和数学基础知识后，作者们接着介绍了神经网络的基本概念，包括神经网络的结构、激活函数、损失函数、优化方法等。作者们还讨论了深度学习的应用，包括图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。 本书的特色之处在于，它不仅仅是深度学习的教程，也涵盖了机器学习的基础知识和数学基础知识，使读者能够系统地理解深度学习的概念和应用。此外，本书还包括了许多实践案例和习题，帮助读者更好地理解和掌握深度学习的知识。 本书是深度学习领域的一本经典著作，对于机器学习和深度学习的学习者来说，是非常有价值的参考书籍。