Yoshua Bengio新書《Deep Learning》中文版開放預覽

longshengwang 發布于2019-04-25 18:08 / 3211人閱讀

摘要：新書中文版發布。譯者聲明中文翻譯經過個多月，我們終于完成了翻譯草稿。注意各種問題或者建議可以提，建議使用中文。可用于學習研究目的，不得用于任何商業行為。

Yoshua Bengio 新書《Deep Learning》中文版發布。該書由北京大學張志華老師團隊負責翻譯。本書于學習研究目的，不得用于任何商業行為。

下載鏈接：https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese/raw/master/dlbook_cn_initial.pdf

這本書對各類讀者都一定用處的，但是有兩個主要目標受眾。其一是學習機器學習的大學生（本科或研究生），包括那些開始了職業生涯的深度學習和人工智能的研究者。另一個目標群體是沒有機器學習或統計背景但要迅速在他們的產品或平臺開始使用深度學習的軟件工程師。

——前言

本書被組織為三個部分：

第一部分介紹了基本的數學工具和機器學習的概念。

第二部分介紹了本質上已解決的技術、最成熟的深度學習算法。

第三部分介紹了被廣泛認為是深度學習未來研究重點的但更具猜測性的想法。

譯者聲明：

Deep Learning 中文翻譯

經過 3 個多月，我們終于完成了翻譯草稿。當然這是草稿中的草稿，我們會不斷改進，就像梯度下降一樣，要迭代好幾輪才能找的一個不錯的解。

目前的版本是直譯版，盡可能地保留原書中的每一個字。如

Inventors have long dreamed of creating machines that think. This desire dates back to at least the time of ancient Greece. 自古以來, 創造者就夢想著創造能思考的機器。這個愿望至少可以追溯到古希臘的時期。

之后我們可能會翻譯成：

遠在古希臘的時期, 創造者就夢想著創造能思考的機器。

語句流暢度的提高必然伴隨精度下降（我們水平有限）。因此我們需要 ensemble，需要大家的建議。

面向的讀者

這一版讀起來肯定費勁，我們建議英文好的或者研究者直接讀原版。這一版面向的讀者是英語不好，急于想入門深度學習的同學。或者希望幫忙校對的各路大哥也可以讀讀，只要不嫌棄。

注意

各種問題或者建議可以提 issue，建議使用中文。由于版權問題，我們不能將圖片和 bib 上傳，請見諒。可用于學習研究目的，不得用于任何商業行為。謝謝！

TODO

翻譯圖片描述

鏈接補全

語句通順

第 20 章正在校對，這章比較難估計還需 2 周

Updating.....

鏈接：https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese

本書目錄：

第一章、前言

第二章、線性代數

第三章、概率與信息

第四章、數值計算

?第五章、機器學習基礎

第六章、深度前饋網絡

第七章、深度學習的正則化?

第八章、深度模型中的優化

第九章、卷積神經網絡?

第十章、序列建模：循環和遞歸網絡

第十一章、實用方法

第十二章、應用

第十三章、linear factor

第十四章、自動編碼?

第十五章、表征學習

第十六章、結構概率模型?

第十七章、monte carlo 方法

第十八章、面對區分函數

第十九章、近似推斷

原文來自：https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese

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newtrek 2019-07-30 15:16 評論0 收藏0