学不懂《深度学习》,那是因为你还没看这个 GitHub 项目!

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大家好,我是小 G。

众所周知,在 AI 领域,有一本基本可以说是每个开发者必备的神书:《深度学习》(花书),由于其影响深远、读者受众面广,因此也被开发者尊称为:深度学习 AI 圣经。

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该书为 AI 行业的几名大佬 IanGoodfellow(Google 研究科学家)、YoshuaBengio(蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系教授)、AaronCourville(蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系助理教授) 所著,同时,该书也被认为是深度学习领域中,最具奠基性的经典教材。

全书囊括了数学及相关概念的背景知识,包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。

同时,它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术,并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。

正因为此,该书也成了诸多算法爱好者、AI 教育培训机构、互联网大厂面试官的首选参照书籍。

但是,对于一些深度学习的初学者来说,书中内容大多没有提供具体代码示例,使得不少地方读起来会比较晦涩难懂,令人难以理解。

因此,一位来自复旦大学的学习 Mingchao Zhu,在 GitHub 上正式启动了一个项目:DeepLearning

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一直有关注我们公众号(GitHubDaily)的水友应该知道,前几天我们刚发布的一篇文章《太赞了!GitHub 标星 2.4k+,《可解释机器学习》中文版正式开放!》,其译者就是该项目作者 Mingchao Zhu。

今天要介绍的这个 DeepLearning 项目,便是出自同一位作者之手,该项目的主要作用,是基于数学推导和产生原理,重新描述《深度学习》一书中的概念,并用 Python (numpy 库为主) 复现了书本内容。

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从上面我们可以看到,该书中内含的所有推导过程与代码实现,均已开源到了 GitHub 上,目前项目也仍处于持续更新的状态,进度已完成一半,建议大家持续关注。

最后,附上该项目的 GitHub 地址,感兴趣的同学可以看一下:

GitHub:

https://github.com/MingchaoZhu/DeepLearning

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