Deep Learning Book 項目詳細介紹

項目概述

Deep Learning Book 是一本旨在幫助學生和從業者進入機器學習領域，特別是深度學習領域的教科書資源。該書的線上版本現已完成，並將繼續免費線上提供。

作者資訊

本書由三位深度學習領域的頂尖專家共同撰寫：

• Ian Goodfellow - 生成對抗網路（GAN）的發明者，前Google Brain研究員
• Yoshua Bengio - 2018年圖靈獎獲得者，深度學習三巨頭之一
• Aaron Courville - 蒙特婁大學教授，深度學習研究專家

出版資訊

@book{Goodfellow-et-al-2016, 
    title={Deep Learning}, 
    author={Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville}, 
    publisher={MIT Press}, 
    note={\url{http://www.deeplearningbook.org}}, 
    year={2016} 
}

• 出版社: MIT Press
• 出版年份: 2016年
• ISBN: 978-0262035613

項目特點

1. 免費線上訪問

• 完整的線上版本永久免費提供
• 網頁版採用HTML格式，便於線上閱讀
• 支援直接從瀏覽器列印（推薦使用Chrome瀏覽器）

2. 權威性與全面性

• 這是目前關於深度學習最全面的書籍
• 涵蓋了深度學習的理論基礎、方法論和實踐應用
• 被全球眾多大學作為教材使用

3. 學術規範

• 提供標準的學術引用格式
• 包含完整的數學符號和記號系統
• 提供LaTeX模板檔案供學術寫作使用

技術特性

內容結構

• 理論基礎: 涵蓋線性代數、機率論、資訊論等數學基礎
• 機器學習基礎: 介紹傳統機器學習概念
• 深度學習核心: 詳細講解神經網路、反向傳播等核心概念
• 實踐應用: 包含卷積神經網路、遞迴神經網路等應用

技術實現

• 採用HTML格式提供線上閱讀
• 支援數學公式的完整顯示
• 提供完整的符號索引和術語表

獲取方式

線上免費版本

• 官方網站: https://www.deeplearningbook.org/
• 完全免費，無需註冊

紙質版本

• 可通過Amazon等平台購買紙質版
• 支援全球配送

學術資源

• 提供LaTeX模板和符號表下載
• 支援學術引用和教學使用

社區與支援

官方管道

• 官方郵件列表: deeplearningbook Google Groups
• 反饋信箱: feedback@deeplearningbook.org

社區貢獻

• 歡迎錯誤修正和練習建議
• 維護已知問題列表
• 提供技術支援和問題解答

使用建議

適合人群

• 機器學習初學者和從業者
• 計算機科學和相關專業學生
• 研究人員和工程師

學習路徑

1. 先掌握必要的數學基礎（線性代數、機率論）
2. 循序漸進學習機器學習基礎概念
3. 深入學習深度學習核心技術
4. 結合實踐項目鞏固理論知識

技術要求

• 建議使用Chrome瀏覽器獲得最佳閱讀體驗
• 需要一定的數學和程式設計基礎
• 可結合其他實踐資源進行學習

注意事項

• 由於與MIT Press的合同限制，不提供PDF等易複製格式的電子版
• HTML格式作為數位版權保護措施
• 僅進行小幅度修正，不會有大規模內容更新
• 某些瀏覽器可能存在符號顯示問題，建議使用最新版本瀏覽器