Deep Learning

《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。

可以下载《深度学习》的中文版 pdf 和英文版 pdf 直接阅读。

对于本项目的工作，你可以直接下载 深度学习_原理与代码实现.pdf (后面会对该书不断更新)

《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。

作者留言

最近收到了一些读者的催更邮件，感谢认可，但依旧想在此解释一下。每个章节的制作，从每一个概念的详细描述、原理推导、作图、代码实现到生成最终的 pdf 文件，需要时间。为了可以解释清楚，你在 pdf 文件中看到的所有的图几乎都是我自己画的。如果你在阅读过程中遇到有想要描述的概念点，请发邮件告知我。这个项目的工作会一直更新完，不会咕。最后，如果你认可这份工作的话，希望可以 watch、star、fork 三连一下，或者在其他平台转发推广。非常非常感谢你的认可与推广，谢谢！！ ——朱明超

更新说明

2020/3/：

1. 修改第五章决策树部分，补充 ID3 和 CART 的原理，代码实现以 CART 为主。
2. 第七章添加 L1 和 L2 正则化最优解的推导 (即 L1稀疏解的原理)。
3. 第七章添加集成学习方法的推导与代码实现，包括 Bagging (随机森林)、Boosting (Adaboost、GBDT、XGBoost)
4. 第八章添加牛顿法与拟牛顿法 (DFP、BFGS、L-BFGS) 的推导。
5. 第十一章节添加贝叶斯线性回归、高斯过程回归 (GPR) 与贝叶斯优化的推导与代码实现。

后面每次的更新内容会统一放在 update.txt 文件中。

章节目录与文件下载

除了《深度学习》书中的概念点，本项目也在各章节添加一些补充知识，例如第七章集成学习部分的 随机森林、Adaboost、GBDT、XGBoost 的原理剖析和代码实现等，又或者第十二章对当前一些主流方法的描述。大的章节目录和 pdf 文件下载链接可以详见下表，而具体 pdf 文件中的实际目录请参考 contents.txt。你可以在下面的 pdf 链接中下载对应章节，也可以在 releases 界面直接下载所有文件。

尚未上传的章节会在后续陆续上传。

致谢

非常感谢对本项目的认可和推广。

在此感谢：

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