Deep Learning Book 项目详细介绍

项目概述

Deep Learning Book 是一本旨在帮助学生和从业者进入机器学习领域，特别是深度学习领域的教科书资源。该书的在线版本现已完成，并将继续免费在线提供。

作者信息

本书由三位深度学习领域的顶尖专家共同撰写：

• Ian Goodfellow - 生成对抗网络（GAN）的发明者，前Google Brain研究员
• Yoshua Bengio - 2018年图灵奖获得者，深度学习三巨头之一
• Aaron Courville - 蒙特利尔大学教授，深度学习研究专家

出版信息

@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

项目特点

1. 免费在线访问

• 完整的在线版本永久免费提供
• 网页版采用HTML格式，便于在线阅读
• 支持直接从浏览器打印（推荐使用Chrome浏览器）

2. 权威性与全面性

• 这是目前关于深度学习最全面的书籍
• 涵盖了深度学习的理论基础、方法论和实践应用
• 被全球众多大学作为教材使用

3. 学术规范

• 提供标准的学术引用格式
• 包含完整的数学符号和记号系统
• 提供LaTeX模板文件供学术写作使用

技术特性

内容结构

• 理论基础: 涵盖线性代数、概率论、信息论等数学基础
• 机器学习基础: 介绍传统机器学习概念
• 深度学习核心: 详细讲解神经网络、反向传播等核心概念
• 实践应用: 包含卷积神经网络、递归神经网络等应用

技术实现

• 采用HTML格式提供在线阅读
• 支持数学公式的完整显示
• 提供完整的符号索引和术语表

获取方式

在线免费版本

• 官方网站: https://www.deeplearningbook.org/
• 完全免费，无需注册

纸质版本

• 可通过Amazon等平台购买纸质版
• 支持全球配送

学术资源

• 提供LaTeX模板和符号表下载
• 支持学术引用和教学使用

社区与支持

官方渠道

• 官方邮件列表: deeplearningbook Google Groups
• 反馈邮箱: feedback@deeplearningbook.org

社区贡献

• 欢迎错误修正和练习建议
• 维护已知问题列表
• 提供技术支持和问题解答

使用建议

适合人群

• 机器学习初学者和从业者
• 计算机科学和相关专业学生
• 研究人员和工程师

学习路径

1. 先掌握必要的数学基础（线性代数、概率论）
2. 循序渐进学习机器学习基础概念
3. 深入学习深度学习核心技术
4. 结合实践项目巩固理论知识

技术要求

• 建议使用Chrome浏览器获得最佳阅读体验
• 需要一定的数学和编程基础
• 可结合其他实践资源进行学习

注意事项

• 由于与MIT Press的合同限制，不提供PDF等易复制格式的电子版
• HTML格式作为数字版权保护措施
• 仅进行小幅度修正，不会有大规模内容更新
• 某些浏览器可能存在符号显示问题，建议使用最新版本浏览器