电子书《Understanding Deep Learning》理解深度学习
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“这本书的标题是《理解深度学习》，以区别于涵盖编码和其他实际方面的卷。这本文本主要讨论深度学习背后的思想。书的第一部分介绍了深度学习模型，并讨论了如何训练它们、测量它们的性能以及改善这些性能。接下来的部分考虑了专门用于图像、文本和图形数据的体系结构。这些章节只需要初级线性代数、微积分和概率知识，对任何一位在量化学科的大二本科生来说都是可以理解的。书的后续部分涉及生成模型和强化学习。这些章节需要更多的概率和微积分知识，面向更高级的学生。

标题也有一些玩笑成分——在写作时，没有人真正理解深度学习。现代深度网络学习分段线性函数，其区域比宇宙中的原子还多，并且可以用比模型参数还少的数据示例进行训练。我们应该能够可靠地拟合这些函数，或者它们应该能够很好地推广到新数据，这既不明显也不确定。倒数第二章探讨了这些尚未完全理解的方面等其他方面。无论如何，深度学习将改变世界，无论是好是坏。最后一章讨论了人工智能伦理，并以呼吁从业者考虑他们工作的道德影响而结束。”