Deep Learning 中文翻譯_Deep

Deep Learning 中文翻譯

在眾多網友的協助和校對下，草稿慢慢變成了初稿。儘管還有很多問題，但至少90%的內容是可讀的，並且是準確的。 我們儘可能地保留了原書Deep Learning中的意思並保留原書的語句。

然而我們水平有限，我們無法消除眾多讀者的方差。我們仍需要大家的建議和協助，一起減小翻譯的偏差。

大家所要做的就是閱讀，然後匯總你的建議，提issue（最好不要一個一個地提）。如果你確定你的建議不需要商量，可以直接發起PR。

對應的翻譯者： 第1、4、7、10、14、20章及第12.4、12.5節由 @swordyork 負責 第2、5、8、11、15、18章由 @liber145 負責 第3、6、9章由 @KevinLee1110 負責 第13、16、17、19章及第12.1至12.3節由 @futianfan 負責 面向的讀者

請直接下載PDF閱讀。

這一版準確性已經有所提高，讀者可以以中文版為主、英文版為輔來閱讀學習，但我們仍建議研究者閱讀原版。 出版及開源原因

本書將由出版社出版，但我們不確定具體日期。所以大家可以先看PDF電子版，畢竟技術日新月異。

如果你覺得中文版PDF對你有所協助，希望將來出版的時候你能支援下紙質正版書籍。 如果你覺得中文版不行，希望你能多提建議。非常感謝各位。

以下是開源的具體原因： 我們不是文學工作者，不專職翻譯。單靠我們，無法給出今天的翻譯，眾多網友都給我們提出了寶貴的建議，因此開源幫了很大的忙。出版社會給我們稿費（我們也不知道多少，可能2萬左右），我們也不好意思自己用，商量之後覺得捐出是最合適的，以所有貢獻過的網友的名義。 PDF電子版對於技術類書籍來說是很重要的，隨時需要查詢，拿著紙質版到處走顯然不合適。國外很多技術書籍都有對應的電子版（雖然不一定是正版），而國內的幾乎沒有。個人認為這是出版社或者作者認為國民素質還沒有高到主動為知識付費的境界，所以不願意"泄露"電子版。時代在進步，我們也需要改變。特別是翻譯作品普遍品質不高的情況下，要敢為天下先。 深度學習發展太快，日新月異，所以我們希望大家更早地學到相關的知識。我覺得原作者開放PDF電子版也有類似的考慮，也就是先閱讀後付費。我們認為中國人口素質已經足夠高，懂得為知識付費。當然這不是付給我們的，是付給出版社的，出版社再付給原作者。我們不希望中文版的銷量因PDF電子版的存在而下滑。出版社只有值回了著作權才能在以後引進更多的優秀書籍。我們這個開源翻譯先例也不會成為一個反面案例，以後才會有更多的PDF電子版。 開源也涉及著作權問題，出於著作權原因，我們不再更新此初版PDF檔案，請大家以最終的紙質版為準。 致謝

我們有3個類別的校對人員。 負責人也就是對應的翻譯者。 簡單閱讀，對語句不通順或難以理解的地方提出修改意見。 中英對比，進行中英對應閱讀，排除少翻錯翻的情況。

所有校對建議都儲存在各章的annotations.txt檔案中。 章節 負責人 簡單閱讀 中英對比 第一章 前言 @swordyork lc, @SiriusXDJ, @corenel, @NeutronT @linzhp 第二章 線性代數 @liber145 @SiriusXDJ, @angrymidiao @badpoem 第三章 機率與資訊理論 @KevinLee1110 @SiriusXDJ @kkpoker, @Peiyan 第四章 數值計算 @swordyork @zhangyafeikimi @hengqujushi 第五章 機器學習基礎 @liber145 @wheaio, @huangpingchun @fairmiracle, @linzhp 第六章 深度前饋網路 @KevinLee1110 David_Chow, @linzhp, @sailordiary   第七章 深度學習中的正則化 @swordyork     第八章 深度模型中的最佳化 @liber145 @happynoom, @codeVerySlow @huangpingchun 第九章 卷積網路 @KevinLee1110 @zhaoyu611, @corenel @zhiding 第十章 序列建模：迴圈和遞迴網路 @swordyork lc @zhaoyu611, @yinruiqing 第十一章 實踐方法論 @liber145     第十二章 應用 @swordyork, @futianfan   @corenel 第十三章 線性因子模型 @futianfan @cloudygoose @ZhiweiYang 第十四章 自編碼器 @swordyork   @Seaball, @huangpingchun 第十五章 表示學習 @liber145 @cnscottzheng   第十六章 深度學習中的結構化機率模型 @futianfan     第十七章 蒙特卡羅方法 @futianfan   @sailordiary 第十八章 面對配分函數 @liber145     第十九章 近似推斷 @futianfan   @sailordiary, @hengqujushi 第二十章 深度產生模型 @swordyork    

我們會在紙質版正式出版的時候，在書中致謝，正式感謝各位作出貢獻的同學。

還有很多同學提出了不少建議，我們都列在此處。

@tttwwy @tankeco @fairmiracle @GageGao @huangpingchun @MaHongP @acgtyrant @yanhuibin315 @Buttonwood @titicacafz @weijy026a @RuiZhang1993 @zymiboxpay @xingkongliang @oisc @tielei @yuduowu @Qingmu @HC-2016 @xiaomingabc @bengordai @Bojian @JoyFYan @minoriwww @khty2000 @gump88 @zdx3578 @PassStory @imwebson @wlbksy @roachsinai @Elvinczp @endymecy name:YUE-DaJiong @9578577 @linzhp @cnscottzheng @germany-zhu @zhangyafeikimi @showgood163 @gump88 @kangqf @NeutronT @badpoem @kkpoker @Seaball @wheaio @angrymidiao @ZhiweiYang @corenel @zhaoyu611 @SiriusXDJ @dfcv24 EmisXXY FlyingFire vsooda @friskit-china

如有遺漏，請務必通知我們，可以發郵件至echo c3dvcmQueW9ya0BnbWFpbC5jb20K | base64 -d。 這是我們必須要感謝的，所以不要不好意思。 TODO 排版 注意 各種問題或者建議可以提issue，建議使用中文。 由於著作權問題，我們不能將圖片和bib上傳，請見諒。 Due to copyright issues, we would not upload figures and the bib file. 可用於學習研究目的，不得用於任何商業行為。謝謝。 Markdown格式

這種格式確實比較重要，方便查閱，也方便索引。初步轉換後，產生網頁，具體見deeplearningbook-chinese。 注意，這種轉換沒有把圖放進去，也不會放圖。目前使用單個指令碼，基於latex檔案轉換，以後可能會更改但原則是不直接修改md檔案。 需要的同學可以自行修改指令碼。

Updating.....

from: https://github.com/exacity/deeplearningbook-chinese?f=tt&hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io