深度学习相关数学资料

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了深度学习相关数学资料相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

 

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不过在保持学习姿势的时候,方向要正,不能以战术上勤奋掩盖战略上的懒惰,其中数学要学好,特别是对于人工智能/机器学习/深度学习来说,现在打下的数学基础或许会令你将来身价暴涨十倍!

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深度学习作为机器学习与人工智能的子集,兴起稍晚,却使得机器学习能够实现众多的应用,并拓展了人工智能的领域范围。

对于深度学习来说,概率统计、微积分、线性代数等是基础课程,虽然算不上深奥,但是必须打好基础。

  • 概率统计。概率统计是许多科学和工程的基础工具,可以告诉我们怎么推论。

  • 微积分。深度学习中出现较多的一个概念就是梯度,需要依赖微积分的数学基础。

  • 线性代数。又一基础性课程,可用于主成分分析、SVD分解等。

当然,随着研究的深入,对数学技能的要求也会大同小异,需要根据具体应用进行延展。在此整理了一些深度学习数学基础的学习资源(包括专业书、在线课程等),大家可以各取所需:

深度学习数学基础教材

《Deep Learning》——Ian Goodfellow

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这本书被奉为 AI 新圣经,由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 三位大牛合著,主要介绍了基础数学知识、机器学习经验以及现阶段深度学习的理论和发展,得到很多朋友力荐。

这本书中文版今年7月刚刚上市,在github上也能找到电子版,链接地址:

exacity/deeplearningbook-chinese

或者直接上度娘搜索:deeplearningbook-chinese

《统计学习方法》——李航

李航所著《统计学习方法》也是一本很好的入门教材。这本书通过数学建模,通俗地讲解了各种机器学习算法的实现。

在这里附上PDF版本地址,大家可以下载查看:

http://vdisk.weibo.com/s/vfFpMc1YgPOr

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另外附上一些网上免费的数学参考书:

在线数学教材汇总

http://people.math.gatech.edu/~cain/textbooks/onlinebooks.html

免费数学教材

http://www.openculture.com/free-math-textbooks

开放教材图书馆

https://open.umn.edu/opentextbooks/SearchResults.aspx?subjectAreaId=7

MIT在线教材

https://ocw.mit.edu/courses/online-textbooks/#mathematics

美国数学研究所认证教材

https://aimath.org/textbooks/approved-textbooks/

深度学习数学在线课程

在教材之外,也有一些不错的网上公开课,可以听听这些视频课程巩固提高,比如麻省理工公开课中的线性代数免费课程:

http://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1003649037

通过上述课程,可以了解矩阵理论及线性代数的基本知识,包括方程组、向量空间、行列式、特征值、相似矩阵及正定矩阵。

有了一定的数学基础,才能进一步学习相关课程,比如深度学习大牛吴恩达在网易云课堂发布的一系列免费课程,也可以好好刷一下:

http://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm

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这些课程由 deeplearning.ai 出品,并有中英文对照字幕,让你在了解丰富的人工智能应用案例的同时,学会在实践中搭建出先进的神经网络模型。目前神经网络和深度学习、改造深层神经网络以及结构化机器学习项目已经开课。

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此外,github上也有同学整理了关于深度学习的资料,通过书籍、论文、网站等展现了深度学习领域最新的的进展、应用等,干货很多、质量很高,值得花些时间阅读和学习一下:

https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning#free-online-books

在这个秋高气爽的读书好时节,如果可以利用好时间与资源,相信在深度学习上也能实现大丰收。

以上是关于深度学习相关数学资料的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

学习深度学习需要具备哪些基础才可以?

对比学习资料《深度学习入门:基于Python的理论与实现》+《深度学习原理与实践》+《深度学习理论与实战基础篇》电子资料

深度学习资料汇总

资源 | 深度学习资料大全:从基础到各种网络模型

深度学习基础课:卷积层的梯度检查

深度学习数学《矩阵分析与应用第2版》资料+《最优化理论与算法第2版》电子书资料+《人工智能一种现代的方法第3版》资料学习