哈喽啊大家，今天又来给大家推荐一本深度学习方面的书籍。

本书由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。

全书的内容包括3个部分： 第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。

适合人群：《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。 PDF书籍： 完整版本链接获取 地址点击

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第 1 章 引言

第 1 部分 应用数学与机器学习基础 第 2 章 线性代数 第 3 章 概率与信息论 第 4 章 数值计算 第 5 章 机器学习基础

第 2 部分 深度网络：现代实践

第 6 章 深度前馈网络 第 7 章 深度学习中的正则化 第 8 章 深度模型中的优化 第 9 章 卷积网络 第 10 章 序列建模：循环和递归网络 第 11 章 实践方法论 第 12 章 应用

第 3 部分 深度学习研究

第 13 章 线性因子模型 第 14 章 自编码器 第 15 章 表示学习 第 16 章 深度学习中的结构化概率模型 第 17 章 蒙特卡罗方法 第 18 章 直面配分函数 第 19 章 近似推断 第 20 章 深度生成模型

参考文献 索引

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